Jailbreaking und Prompt-Injektionen treten auf, wenn Benutzer Prompts erstellen, um Modellschwachstellen auszunutzen und unangemessene Inhalte zu generieren. Während Claude von Natur aus widerstandsfähig gegen solche Angriffe ist, hier sind zusätzliche Schritte zur Stärkung Ihrer Schutzmaßnahmen.

Claude ist dank fortschrittlicher Trainingsmethoden wie Constitutional AI weitaus resistenter gegen Jailbreaking als andere große LLMs.
  • Harmlosigkeits-Prüfungen: 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 eine generalisierte Validierungsprüfung zu erstellen, indem Sie bekannte Jailbreaking-Sprache als Beispiele bereitstellen.

  • 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: Verkettete Schutzmaßnahmen

Kombinieren Sie Strategien für robusten Schutz. Hier ist ein Beispiel auf Unternehmensebene mit Werkzeugnutzung:

Durch die Schichtung dieser Strategien schaffen Sie eine robuste Verteidigung gegen Jailbreaking und Prompt-Injektionen und stellen sicher, dass Ihre Claude-gestützten Anwendungen die höchsten Standards für Sicherheit und Compliance einhalten.