<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>提示注入 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/%E6%8F%90%E7%A4%BA%E6%B3%A8%E5%85%A5/</link><description>Recent content in 提示注入 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Wed, 05 Aug 2026 19:25:06 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/%E6%8F%90%E7%A4%BA%E6%B3%A8%E5%85%A5/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>提示注入攻击与防御：为什么间接提示注入最难防</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-05-prompt-injection-defense/</link><pubDate>Wed, 05 Aug 2026 19:25:06 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-05-prompt-injection-defense/</guid><description>&lt;p>传统软件中，代码和数据有清晰的边界：用户输入的数据不会被当作程序指令执行。而在大模型应用中，&lt;strong>指令和数据都是自然语言，混在同一个上下文里，模型很难可靠地区分“这是开发者的指令”还是“这是需要处理的内容”。&lt;/strong> 提示注入正是利用了这一点，它被多个安全组织列为大模型应用的首要风险。&lt;/p></description></item></channel></rss>