Взлом и инъекции подсказок происходят, когда пользователи создают подсказки для эксплуатации уязвимостей модели с целью генерации неподобающего контента. Хотя Claude по своей природе устойчив к таким атакам, вот дополнительные шаги для укрепления ваших ограждений.

Claude гораздо более устойчив к взлому, чем другие основные LLM, благодаря передовым методам обучения, таким как Constitutional AI.
  • Проверки безвредности: Используйте легковесную модель, такую как Claude 3 Haiku, для предварительной проверки пользовательских входных данных.

  • Проверка входных данных: Фильтруйте подсказки на наличие шаблонов взлома. Вы даже можете использовать LLM для создания обобщенного экрана проверки, предоставив известный язык взлома в качестве примеров.

  • Инженерия подсказок: Создавайте подсказки, которые подчеркивают этические границы.

  • Непрерывный мониторинг: Регулярно анализируйте выходные данные на предмет признаков взлома. Используйте этот мониторинг для итеративного уточнения ваших подсказок и стратегий проверки.

Продвинутый: Цепочка мер безопасности

Объедините стратегии для надежной защиты. Вот пример корпоративного уровня с использованием инструментов:

Объединяя эти стратегии, вы создаете надежную защиту от взлома и инъекций подсказок, гарантируя, что ваши приложения на базе Claude поддерживают самые высокие стандарты безопасности и соответствия.