越獄和提示詞注入是指使用者精心設計提示詞來利用模型的漏洞,以生成不當內容。雖然 Claude 本身對此類攻擊具有抵抗力,但以下是一些加強防護的額外步驟,特別是針對違反我們的服務條款使用政策的使用情況。

由於採用了憲法人工智能等先進的訓練方法,Claude 比其他主要的大型語言模型更能抵抗越獄。
  • 無害性篩檢:使用像 Claude 3 Haiku 這樣的輕量級模型來預先篩檢使用者輸入。

  • 輸入驗證:過濾具有越獄模式的提示詞。您甚至可以使用大型語言模型通過提供已知的越獄語言作為範例來創建通用驗證篩檢。

  • 提示詞工程:設計強調道德和法律界限的提示詞。

調整回應並考慮限制或封鎖反覆試圖繞過 Claude 防護的濫用行為使用者。例如,如果某個使用者多次觸發相同類型的拒絕回應(如「輸出被內容過濾政策阻擋」),告知該使用者其行為違反相關使用政策,並採取相應行動。

  • 持續監控:定期分析輸出以發現越獄跡象。 使用此監控來反覆改進您的提示詞和驗證策略。

進階:鏈式防護

結合多種策略以實現強大的保護。以下是一個具有工具使用的企業級範例:

通過分層策略,您可以建立對越獄和提示詞注入的強大防禦,確保您的 Claude 驅動應用程式保持最高的安全性和合規性標準。