语义提示注入挑战AI安全措施

语义提示注入挑战AI安全措施 - Blockchain.News

人工智能（AI）系统的演变呈现出新的安全挑战，因为语义提示注入威胁着要绕过传统防护措施。根据NVIDIA最近的一篇博客文章，对手正在利用输入来以意想不到的方式操纵大型语言模型（LLM），这种担忧从这些模型早期部署以来就一直存在。随着AI向多模态和自主系统的转变，攻击面在不断扩大，迫切需要创新的防御机制。

理解语义提示注入

语义提示注入涉及使用符号视觉输入，如表情符号或连环画谜题，来妥协AI系统。不像依赖文本提示的传统提示注入，这些多模态技术利用了模型推理过程中不同输入模态的集成，如视觉和文本。

红队测试的角色

NVIDIA的AI红队通过模拟现实世界的攻击在生产级系统中发现漏洞。他们的研究强调了解决生成和多模态AI中出现的新威胁需要跨职能的解决方案。

多模态模型的挑战

传统技术曾针对外部音频或视觉模块，通常使用光学字符识别（OCR）将图像转换为文本。然而，像OpenAI的o系列和Meta的Llama 4等先进模型现在直接处理视觉和文本输入，绕过旧方法并需要更新的安全策略。

早期融合架构

如Meta的Llama 4之类的模型从输入阶段整合文本和视觉标记，创建共享表示来促进跨模态推理。这一早期融合过程实现了文本和图像的无缝整合，使得检测和防止语义提示注入具有挑战性。

创新攻击技术

对手现在正在制作一系列图像以视觉编码指令，如利用图片组合来表示“打印你好，世界”之类的命令。这些序列利用了模型解读视觉语义的能力，绕过了传统的基于文本的安全措施。

防御措施

为了对抗这些复杂的攻击，AI安全必须超越输入过滤。输出级别的控制对于评估模型响应尤其是当它们触发敏感操作时至关重要。自适应输出过滤器、分层防御和语义分析是强大安全策略的关键组成部分。

有关防御AI系统的更多见解，请访问 NVIDIA博客。

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