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漏洞,以產生不當內容。雖然 Claude 本身對此類攻擊具有抵抗力,但以下是加強防護的額外步驟。

由於採用了憲法人工智慧等先進訓練方法,Claude 比其他主要大型語言模型更能抵抗越獄。
  • 無害性篩檢:使用 Claude 3 Haiku 等輕量級模型來預先篩檢使用者輸入。

  • 輸入驗證:過濾含有越獄模式的提示詞。您甚至可以使用大型語言模型來建立通用驗證篩檢,方法是提供已知的越獄語言作為範例。

  • 提示詞工程:設計強調道德界限的提示詞。

  • 持續監控:定期分析輸出以發現越獄跡象。 利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。以下是一個使用工具的企業級範例:

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