Meta SecAlign: A Secure Foundation LLM Against Prompt Injection Attacks

最新推荐文章于 2025-11-24 18:37:40 发布
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分类专栏： LLM Daily LLM Security and Privacy 文章标签： prompt 人工智能 自然语言处理
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文章主要内容总结

该论文介绍了Meta SecAlign，这是首个开源、开放权重的大型语言模型（LLM），其内置模型级防御机制，旨在抵御提示注入（Prompt Injection, PI）攻击，同时保持商业级模型的性能。

  • 研究背景：提示注入攻击是LLM集成应用的主要安全威胁，现有模型级防御虽有效但多为闭源，限制了AI安全社区的研究与协作。
  • 核心目标：开发开源模型，通过开放研究推动提示注入攻击的攻防协同发展，填补开源领域空白。
  • 技术方案：基于改进的SOTA SecAlign防御方法（命名为SecAlign++），在Llama 3系列模型（Llama-3.1-8B-Instruct和Llama-3.3-70B-Instruct）上进行微调，引入新的“input”角色分离不可信数据与可信指令，并通过直接偏好优化（DPO）和LoRA技术训练。
  • 评估结果：在9个效用基准（如MMLU-Pro、GPQA）和7个安全基准（如InjecAgent、WASP）上的测试显示，Meta SecAlign（尤其是70B版本）在抵御提示注入攻击方面达到SOTA，且在未见过的下游任务（如工具调用、代理网页导航）中保持安全性，效用与闭源商业模型相当。
  • 关键发现：仅通过通用指令调优数据集训练，模型即可泛化到未见过的安全任务；通过调整LoRA的α参数可灵活控制效用与安全性的权衡。

创

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文档翻译prompt
weixin_43848765的博客
11-21 167
按字母顺序处理所有 70 个文件，检查文件， 逐个翻译，已经翻译到了，SPXDialogServiceConnectorActivityReceivedEventArgs 文件了。不翻译：代码标识符、版权信息、导入语句、NS_SWIFT_UNAVAILABLE 等系统消息。不翻译：代码标识符、版权信息、导入语句、NS_SWIFT_UNAVAILABLE 等系统消息。@param、@return、@note 等标签后的说明。@param、@return 等标签后的说明。逐个读取、翻译、保存。
AI Prompt应用实战：评论审核系统实现
清云逸仙的博客
11-24 355
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RAG 同 Prompt Engineering
north_eagle的专栏
11-24 695
本文探讨了Prompt Engineering（提示词工程）与RAG（检索增强生成）技术的区别与联系。提示词工程专注于优化输入提示以引导模型输出，而RAG则通过检索外部知识库动态构建提示内容。虽然RAG的核心可视为高级提示词工程，但其底层包含复杂的检索系统和数据处理流程。两者在实际应用中相互依存：RAG提供精准数据检索，提示词工程则确保模型输出的准确性和规范性。开发者需同时掌握这两种技术，才能构建高效的生成式AI应用系统。
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11-21 204
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成功的关键在于，既要充分利用其分解复杂性的强大威力，又要对其带来的性能、成本、脆弱性和安全风险有清醒的认识，并通过精心的架构设计、严谨的工程实践和持续的监控优化来驾驭这些挑战。(2) 编写具体的代码片段；可以说，ReAct agent 的每一个“思考-行动-观察”周期，都可以被视为一个微小的、动态的提示链。有趣的是，这两种模式可以相辅相成：CoT 可以被用作提示链中的一个步骤，例如，在提示链的一个节点中，我们要求模型使用 CoT 方法来分析数据或解决问题，从而为后续步骤提供一个经过深思熟虑的输入 [
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day10 学习 Prompt 模板化设计（PromptTemplate）
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一抹烟霞的博客
11-20 44
prompt 是“人类控制信号”，VAP prompt 是“模型内部控制信号”。“生成图像时，我应该额外参考这个隐式提示 embedding。提供一个尊重模型分布的“可学习先验”，提升生成质量与稳定性。额外的、可训练的“隐式提示 embedding”这会让模型“默认带入一个额外提示”。扩散模型最近的发展越来越依赖。
充当Agent大脑的是： RAG\LLM\Prompt\LangChain？
04-16
<think>好的，我现在需要回答用户关于Agent架构中RAG、LLM、Prompt和LangChain的作用和区别的问题。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，确保准确理解每个术语的定义和相互关系。 根据引用[1]，LangChain是一个模块化框架，帮助开发者快速构建RAG应用。RAG结合了检索和生成，增强LLM的回答能力。Agent作为执行任务的代理人，可能需要使用LangChain来整合工具和模型。引用[2]提到Agent的类型，如CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION，强调其无记忆和多步骤推理的特点。这里也提到了LangChain在初始化Agent时的作用，包括加载工具和模型。引用[3]指出Agent是用户和LLM之间的中间人，能够自主解决问题，而RAG是扩展LLM知识的方法之一。 接下来，我需要明确每个组件的作用： - **LLM**是核心，负责生成文本，作为Agent的“大脑”。 - **Prompt**是指导LLM的输入，决定任务的具体执行方式。 - **RAG**通过检索外部数据增强LLM的输出，尤其在需要实时或专有数据时。 - **LangChain**提供框架，模块化地组合这些组件，简化开发流程。 然后要区分它们在Agent架构中的不同角色。例如，LangChain是构建工具，而RAG是处理数据的方法，Prompt是控制LLM的指令，LLM是生成基础。需要指出它们如何协同工作，比如Agent使用LangChain整合RAG模块和LLM，并通过精心设计的Prompt来指导任务流程。 可能用户还会混淆RAG和Agent的关系，需要明确RAG是Agent可能采用的一种技术，而Agent本身是一个更广泛的概念，涉及决策和任务执行。同时，Prompt工程在优化Agent性能中的重要性也需要强调。 最后，确保回答结构清晰，分点说明每个组件的作用和区别，并引用提供的资料来支持论点，比如引用[1]中LangChain的模块化特点，引用[2]中的Agent初始化过程，引用[3]中Agent作为中间人的角色。这样用户能清晰理解各部分在架构中的位置和协作方式。</think>### Agent架构中RAG、LLM、Prompt、LangChain的作用与区别 在Agent架构中，RAG、LLM、Prompt和LangChain分别扮演不同角色，共同支撑智能体的决策与执行能力。以下是它们的核心作用和区别： --- #### 1. **LLM（大语言模型）** - **作用**：LLM是Agent的“大脑”，负责核心推理和文本生成。例如，处理用户指令、生成中间推理步骤、决定下一步操作等[^3]。 - **特点**：LLM本身是被动的，需通过Prompt触发响应，且依赖外部工具或知识库扩展能力（如RAG）。 - **示例**：当用户问“明天的天气如何？”时，LLM可能生成“需要调用天气API获取数据”的指令。 --- #### 2. **Prompt（提示词）** - **作用**：定义任务目标、约束条件和工具调用规则，是控制LLM行为的“指令集”。 - **特点**： - 通过结构化模板引导LLM遵循特定流程（如ReAct框架中的“思考-行动-观察”循环）[^2]。 - 支持动态注入上下文（如用户历史对话、工具描述）。 - **示例**： ```text 你是一个天气助手，按以下步骤执行： 1. 解析用户请求中的地点和时间； 2. 调用天气API获取数据； 3. 用自然语言总结结果。 ``` --- #### 3. **RAG（检索增强生成）** - **作用**：为LLM提供外部知识支持，解决其静态知识库的局限性（如时效性、专有领域数据）。 - **实现方式**： - **检索**：从数据库/文档中匹配相关内容（如最新政策、公司内部数据）。 - **增强生成**：将检索结果注入Prompt，辅助LLM生成更准确的回答[^1]。 - **与Agent的关系**：RAG可作为Agent的工具之一，用于知识密集型任务（如客服问答）。 --- #### 4. **LangChain** - **作用**：提供模块化框架，集成LLM、工具（包括RAG）、记忆系统等组件，简化Agent开发[^1]。 - **核心功能**： - **工具链管理**：封装API调用、数据库查询等操作（如天气API、RAG检索）。 - **Agent编排**：通过预定义代理类型（如`CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION`）实现多步骤推理[^2]。 - **错误处理**：自动解析LLM输出错误并重试（如无效的API参数格式）[^2]。 - **示例代码**： ```python from langchain.agents import initialize_agent agent = initialize_agent( tools=[rag_tool, weather_api_tool], # 工具列表（含RAG） llm=llm_model, # 大语言模型 agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, # 代理类型 handle_parsing_errors=True # 自动纠错 ) ``` --- #### 关键区别总结 | 组件 | 角色定位 | 依赖关系 | |-----------|------------------------------|------------------------------| | LLM | 核心推理引擎 | 依赖Prompt和工具扩展能力 | | Prompt | 行为控制器 | 依赖LLM的理解能力 | | RAG | 外部知识扩展工具 | 依赖检索系统与LLM的协同 | | LangChain | 框架级集成平台 | 依赖LLM、工具和开发者定义逻辑 | --- 相关问题
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