Jailbreaking und Prompt-Injections treten auf, wenn Benutzer Prompts erstellen, um Schwachstellen des Modells auszunutzen, mit dem Ziel, unangemessene Inhalte zu generieren. Obwohl Claude von Natur aus widerstandsfähig gegen solche Angriffe ist, gibt es zusätzliche Schritte, um Ihre Schutzmaßnahmen zu stärken.

Claude ist dank fortschrittlicher Trainingsmethoden wie Constitutional AI weitaus resistenter gegen Jailbreaking als andere große LLMs.
  • Harmlosigkeitsüberprüfungen: Verwenden Sie ein leichtgewichtiges Modell wie Claude 3 Haiku, um Benutzereingaben vorab zu überprüfen.

  • Eingabevalidierung: Filtern Sie Prompts nach Jailbreaking-Mustern. Sie können sogar ein LLM verwenden, um einen allgemeinen Validierungsbildschirm zu erstellen, indem Sie bekannte Jailbreaking-Sprache als Beispiele angeben.

  • Prompt-Engineering: Erstellen Sie Prompts, die ethische Grenzen betonen.

  • Kontinuierliche Überwachung: Analysieren Sie regelmäßig die Ausgaben auf Anzeichen von Jailbreaking. Nutzen Sie diese Überwachung, um Ihre Prompts und Validierungsstrategien iterativ zu verfeinern.

Fortgeschritten: Sicherheitsmaßnahmen verketten

Kombinieren Sie Strategien für einen robusten Schutz. Hier ist ein Beispiel für Unternehmensqualität mit Tool-Nutzung:

Durch die Schichtung dieser Strategien schaffen Sie eine robuste Verteidigung gegen Jailbreaking und Prompt-Injections und stellen sicher, dass Ihre Claude-gestützten Anwendungen höchste Standards in Bezug auf Sicherheit und Compliance einhalten.