专业的 AI Prompt 安全评估与防护
发现并修复大模型应用中的 Prompt 安全隐患，避免提示词注入导致的数据泄露与系统滥用风险。
你的AI智能体面临什么问题
敏感数据泄露
识别可能导致训练或环境数据被泄露的提示与对话模式，并提供输入/输出过滤策略。
自动化滥用
防止被恶意指令触发的自动化操作，限制指令范围并增加执行前的验证。
误导与不良输出
检测诱导模型产生误导、虚假或有害内容的向量，并给出缓解与校正策略。
Prompt 安全漏洞的潜在危害
Prompt 安全问题并非理论威胁。在生产环境中，未经防护的提示词注入漏洞可能导致以下严重后果：
- 敏感数据泄露：攻击者通过构造提示诱导模型输出系统内部信息、API keys、用户隐私或训练数据内容，从而造成数据外泄与合规风险。
- 权限与操作滥用：在自动化场景中，恶意提示可能触发下游系统执行未授权的操作（如发送邮件、触发交易或变更配置），带来直接业务损失。
- 误导性输出与品牌/信誉受损：模型被诱导生成不准确或有害信息，可能误导用户、破坏客户信任并引发公关或法律问题。
- 连锁故障与自动化风险：在多步骤自动化流程中，一处被注入的指令可能级联影响后续任务，扩大影响范围。
- 合规与法律责任：泄露受保护数据或违反行业规范（如金融/医疗）可能导致监管处罚与诉讼风险。
- 检测与溯源困难：复杂输入与对话历史增加了攻击的伪装性，使得事后审计与追溯变得困难，延长响应时间并提高修复成本。
- 模型被用于恶意目的：在开放接口或第三方集成场景下，攻击者可借助模型生成有害脚本、钓鱼内容或社会工程模板。
我们在评估过程中会结合自动化检测与手工复测：生成注入向量、验证触发条件、评估影响面并提供可执行的缓解措施（输入过滤、指令白名单、对话隔离与回归验证）。
如何实现 Prompt 安全防护
提示词注入检测
通过自动化与手工相结合的测试，发现可能被利用的注入向量与触发条件。
安全修补与防护
提出可执行的修补策略：输入过滤、对话管理、指令白名单与策略化解方案。
合规评估与培训
为产品/安全团队提供合规测试报告与开发者培训，帮助长期维护 Prompt 安全。
常见的 Prompt 安全风险
命令注入型
攻击者在输入中插入系统指令或控制语句，迫使模型执行未授权的指令。此类风险在具有执行或自动化后端的场景尤为严重，可能导致系统命令执行或敏感操作触发。
提示逃逸型
通过特殊格式或上下文构造，绕过预期安全限制或上下文策略，导致模型忽视守护性提示并执行恶意请求。这类攻击常见于多轮对话或复杂场景中。
数据泄露诱导
诱导模型回忆或暴露敏感数据（如 API key、内部文档或用户隐私），带来合规与声誉风险。此类攻击尤其危险，因为一旦数据泄露就难以挽回。
为什么选择我们
- 结合公开研究与自研攻击集，覆盖常见与新型变体。
- 可交付修补补丁与回归验证报告，支持工程化落地。
- 注重合规与数据安全，不在生产模型上做危险试验。