Prompt Injection 原理拆解
從 32 次固定實驗拆解資料如何變成競爭指令,並釐清 prompt 緩解、模型失守與系統安全邊界的差異。
FW 的繁體中文技術部落格,分享 Web 開發、API 整合、自動化、Docker 與靜態網站的實作經驗、踩坑紀錄和可重現的技術研究。
從 32 次固定實驗拆解資料如何變成競爭指令,並釐清 prompt 緩解、模型失守與系統安全邊界的差異。
以人工建立、內容固定的測試筆記進行三組實驗,分開驗證模型偏航與資料跨界,並建立可重現的 Prompt Injection 成功條件。
從刻意脆弱的 LLM 摘要器逐層追蹤資料,拆開身分、授權、內容與輸出用途,建立一份能判斷輸入可以影響什麼的 trust/taint worksheet。
把刻意脆弱的 LLM 摘要器拆成資料流、儲存區與信任邊界,用 STRIDE 找出模型 context 以外的資訊洩漏路徑,再設計逐筆授權的讀取流程。
用本機 Ollama、合成筆記與固定模型 digest 建立可重現的 LLM 資安沙盒,實際觀察間接 Prompt Injection 如何帶出另一份筆記的假金鑰。
先自己列出 LLM 應用的風險清單,再對照 OWASP 2026 版找出盲點,把十條掛回一個最小示範應用,並拿自己畫的三軸地圖跟官方的靶心圖互相檢查。
從 SQL Injection、XSS 與一次本機 Prompt Injection 實驗,拆解 LLM 資安延續了哪些既有原則,又因模型不確定性多了哪些工程難題。
從客服退款與摘要流程拆解模型不確定性,找出意圖、決策、執行與資料邊界;安全控制由可驗證的程式與規則負責。
從 schema、工具參數、狀態機、dry-run 與驗證閘門出發,拆解介面保證派如何在程式中落實 Skill 的不可逆邊界,以及這些保證仍然無法涵蓋的地方。
從觸發描述、資訊階層與 progressive disclosure 出發,拆解 Prompt 紀律派如何以少而準的文字讓 Agent 維持可預期的工作流程,以及它不能取代介面保證的地方。