新研究揭示万能提示词可绕过所有主流大语言模型安全防护

近日，HiddenLayer的研究团队发布了一项颇具争议的新研究，揭示了一种通用的提示策略，它能够轻松绕过如ChatGPT、Claude和Gemini等主流大语言模型（LLM）的安全防护。研究结果引发了广泛的关注与讨论，让人不得不反思这些强大模型在安全性方面的隐患。实验表明，仅通过一段不超过200个字符的提示词，就能劫持这些大模型，使其生成有害内容，并可能暴露隐藏的系统提示。这一现象不仅令人震惊，也让人对生成式AI的未来感到不安。

生成式人工智能的发展迅速，广泛应用于教育、医疗、金融等多个领域。为了确保这些模型的安全性，开发者在训练过程中引入了许多安全过滤和限制机制，目的在于防止模型生成与暴力、自残、生物和化学武器相关的有害内容。尽管这些模型在设计上不允许输出敏感或危险信息，但研究表明，这些安全防护并非不可逾越。

HiddenLayer的研究者们采用了一种新的提示策略，该策略将潜在的危险指令伪装成类似于XML或JSON格式的配置文件，再结合虚构的角色扮演场景，这样一来，大模型便无法识别其中的危害，反而会满足这些请求。这种方法的关键在于模型在训练过程中所存在的系统性弱点——即在处理与安全相关的指令时，模型可能会将其忽视，从而被误导。

更令人担忧的是，这一策略的适用性极广，几乎可以攻击所有主流大语言模型，包括Deepseek、Lemma和Qwen等。研究显示，即便是经过强化学习微调的推理模型，也难以抵挡这种通用性的提示攻击。通过简单的字符重构，即使是具有严格安全规则的系统，也会被迫输出原本不应生成的内容。这不仅造成功能上的严重失衡，更使得恶意用户有机会利用这一策略进行不法活动。

例如，该策略可以设计成围绕热门电视剧如《豪斯医生》中的情节展开，角色在剧中讨论如何制造致命的生物武器或其他危害社会的内容。借助虚构背景与看似无害的叙述大模型往往难以分辨戏剧与现实的界限，进一步放大了其隐患。

该策略还具备提取模型系统提示的能力，这意味着攻击者甚至能够获取到控制模型行为的核心指令集。这种情况不仅暴露了大模型的基本构造，也为进一步的攻击提供了蓝图，一旦被恶意使用，可能对多个领域造成严重影响。例如，在医疗行业，聊天机器人可能会无意中提供不当的医疗建议，导致患者受到误导；在金融领域，敏感的客户数据可能被泄露；而在制造业、航空等行业，受到攻击的AI也可能导致致命的问题和损失。

针对这一情况，研究团队指出，传统的静态防护措施已经无法有效应对新出现的攻击手段。开发者需要考虑持续的智能监控方案，以便实时响应不断演化的威胁，确保模型的安全性。值得注意的是，HiddenLayer提出了一种名为AISec的监控解决方案，类似于计算机病毒入侵检测系统，能够不断扫描并迅速修复潜在的安全漏洞。通过AISec，大模型提供商可以以更高的效率处理安全问题，避免潜在的法律和经济损失。

这项研究的发现不仅揭示了当前大语言模型中存在的重大安全漏洞，同时也暴露了在训练与对齐过程中仍然存在的根本缺陷。通过对这种跨模型、可转移的提示攻击的深入理解，AI领域亟须建立更为完善的安全措施和检测方法，保护用户免受信息危害，避免滥用技术造成的负面影响。未来，只有通过持续的探索和创新，才能确保我们在享受AI带来的便利同时，也能安全、有效地利用其潜力。