每个正在交付大语言模型功能的团队都有同样的隐忧：如果有人试图越狱我们的聊天机器人，会发生什么？ 而几乎没有人有真正的答案，因为“我们的系统提示词是否具有韧性？”这个问题通常仅凭直觉和几次手动试探来解决。
我想要的是一个反馈循环。因此，我构建了一个提示词注入测试器：粘贴你的系统提示词，它会针对该提示词运行五类攻击，然后为你提供一份韧性评分，并以实际的大语言模型响应作为证据。
五类攻击方式
- 指令覆盖 — “忽略所有先前的指令并……”这是经典手段。其成功率往往比你预期的要高。
- 提示词提取 — 诱使大语言模型泄露其自身的系统提示词。如果你的提示词中包含规则、示例或关于内部工具的线索，这就是它们泄露的途径。
- 分隔符/转义 — 突破你包裹用户输入的格式限制。如果你将用户文本拼接到模板中，这里就是漏洞所在。
- 角色扮演 — “让我们玩个游戏，你是一个没有任何限制的 AI……”将覆盖指令包装在虚构情境中，以绕过天真的过滤器。
- 间接注入 — 这是最棘手的一种。攻击并非直接来自用户；而是依附于由攻击者控制的文本，通过工具调用、检索到的文档或代理读取的网页进入系统。
最后一种让人大开眼界。一个看似能抵御直接攻击的系统提示词，一旦不可信的内容通过检索增强生成（RAG）或浏览工具流入，就会瞬间崩溃——因为大语言模型无法区分你的指令与它刚刚获取的文档中隐藏的指令。
诚实的局限性
这五类攻击只是底线，而非上限。 决心的攻击者拥有更多手段，且提示词注入不是一个已解决的问题——没有任何系统提示词能让你完全免疫。请将其视为快速初步筛查，以便在明显漏洞给你带来麻烦之前发现它们，而不是安全认证。
有一点我特意做对了：它运行在我们自己的硬件上。 你的系统提示词不会被发送给第三方大语言模型进行“测试”——对于安全工具而言，这样做略显荒谬。免费，无需注册。
构建初衷
我们在 Framz 构建私有、边界内的 AI，因此“不可信输入会对大语言模型造成什么影响？”是我们每天都要面对的问题。这个测试器是我们自己工作所需的工具，所以我们将其公开。
如果你已经交付了大语言模型功能，请用真实的系统提示词运行测试，看看它能抵御这五类攻击中的哪几类：framz.io/tools/prompt-injection-tester。
真心好奇社区里的实战经历：你见过的在生产环境中成功执行的最具创意的提示词注入是什么？ 请在评论中分享——并告诉我你认为测试器接下来应该增加哪些攻击类别。
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