越狱和提示注入发生在用户精心设计提示以利用模型漏洞，旨在生成不适当内容的情况。虽然Claude本身对此类攻击具有弹性，但以下是加强您的防护措施的额外步骤，特别是针对违反我们的服务条款或使用政策的使用。

由于采用了宪法AI等先进训练方法，Claude比其他主要LLM更能抵抗越狱。

  • 无害性筛选：使用轻量级模型（如Claude Haiku 3）对用户输入进行预筛选。

  • 输入验证：过滤含有越狱模式的提示。您甚至可以通过提供已知的越狱语言作为示例，使用LLM创建通用验证筛选。

  • 提示工程：精心设计强调道德和法律边界的提示。

调整回应并考虑限制或禁止反复尝试绕过Claude防护措施的滥用行为的用户。例如，如果特定用户多次触发同类拒绝（如”输出被内容过滤政策阻止”），告知用户他们的行为违反了相关使用政策，并采取相应行动。

  • 持续监控：定期分析输出以发现越狱迹象。 利用这种监控来迭代完善您的提示和验证策略。

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高级：链式保障

结合策略以提供强大保护。以下是一个使用工具的企业级示例：

通过分层这些策略，您可以创建针对越狱和提示注入的强大防御，确保您的Claude驱动的应用程序保持最高的安全性和合规性标准。