从案例研究中学习：过去的攻击及其影响
即时注射的威胁已在许多现实世界的案例中得到证实。例如，一家大公司的客户支持聊天机器人被发现被恶意注入提示，导致用户泄露不应提供的机密信息。
在其他情况下，基于人工智能的内容生成工具被用于通过恶意指令生成不道德的内容，从而损害品牌形象。正如这些例子所示，如果不采取适当措施，人工智能故障可能会严重损害人们对公司和服务的信任。
除了利用 Model Armor 的功能外，在开发和操作 AI 系统时遵循以下最佳实践可以进一步降低即时注入的风险：
实施白名单系统：创建一种仅接受授权提示的机制。
净化用户输入：在发送给人工智能之前删除特殊字符和不适当的词语。
模型响应控制：自动阻止不适当的响应并返回适当的错误消息。
结合这些措施可以使人工智能安全更加强大。
开发人员设置和自定义选项
Model Armor 旨在让开发人员能够灵 英国学生数据 活地定制安全设置以满足其公司的需求。例如，您可以自定义以下内容：
创建自定义规则：配置提示检测规则以适合您的特定行业或用例。
告警功能设置：若检测到疑似注入的请求，则立即通知管理员。
详细的日志分析：分析过去的提示日志以了解攻击模式并构建更高级的防御。
这使得公司和开发人员能够最大限度地提高其 AI 模型的安全性，同时提供操作灵活性。
随着生成式人工智能变得越来越普遍，即时注射已成为一种日益严重的威胁，但使用模型装甲可以显著降低风险。未来，结合技术措施和最佳操作实践的多层次方法对于安全运行人工智能模型至关重要。