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大模型提示词注入与防御—从攻击原理到安全防护体系.docx
资料介绍
大模型提示词注入与防御——从攻击原理到安全防护体系
——2026年AI安全攻防技术全景与防御策略
一、引言
提示词注入（Prompt Injection）是大模型面临的最严重的安全威胁之一。当攻击者通过精心构造的输入，操纵模型执行非预期行为时，就构成了提示词注入攻击。2026年，随着Agent可以调用工具、修改文件、发送邮件、执行代码，提示词注入的风险从"说错话"升级为"做错事"——可能造成数据泄露、系统被控甚至物理安全风险。本文系统梳理提示词注入的攻击原理、分类、防御技术和工程实践。
二、提示词注入的原理
2.1 攻击机制
大模型的核心工作方式是"根据输入生成输出"，系统提示词（System Prompt）定义了模型的行为准则。提示词注入攻击的本质是：攻击者通过在用户输入中嵌入恶意指令，覆盖或绕过系统提示词中的约束，使模型执行非预期行为。
2.2 攻击面
2026年，Agent的攻击面大幅扩展：
· 直接输入：用户在对话中直接输入恶意指令。
· 间接注入：Agent从网页、文档、邮件等外部来源读取的内容中包含恶意指令。
· 工具返回：Agent调用的工具返回的结果中包含恶意指令。
多Agent通信：一个Agent收到的恶意指令通过Agent间通信传播到其他Agent。
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