当 AI 系统在对话中突然偏离轨道，这往往不是技术故障，而是遭遇了精心设计的“陷阱”——对抗性提示攻击。这类新型安全威胁正在成为企业部署 AI 时不可忽视的风险点。

类似生物免疫系统的抗体识别机制，通过对抗性数据训练实现的“语义抗体”，能够帮助 AI 系统构建有效的防御体系。

HOW ADVERSIAL PROMPTING WORKS ————

对抗性提示的运作机制

对抗性提示（Adversarial Prompting）之所以能成功操纵 AI 系统，关键在于攻击者巧妙利用了语言模型的运作特点。不同于传统的代码漏洞攻击，这类攻击完全通过自然语言实现，其核心在于构造特定的语义陷阱。

攻击者常用的策略包括将恶意请求伪装成创作需求，比如要求 AI"为小说角色编写一段具有攻击性的台词"；或是采用渐进式诱导，通过多轮对话逐步降低 AI 的防御意识。更隐蔽的做法是利用语言歧义，比如请求将某些敏感内容"用隐喻方式表达"。

▲ 跨模型规避技术危害值对比分析 by Appen

这些攻击之所以有效，是因为语言模型在训练过程中接触的语料往往缺乏对这些特殊情形的应对经验。当遇到经过精心设计的提示时，模型容易产生误判，认为这是在合规范围内需要完成的任务。

REAL-WORLD RISKS OF PROMPT ATTACKS————

对抗性攻击带来的实际风险

在商业应用场景中，对抗性提示可能导致多重隐患。最直接的是内容风险，包括生成不当言论、错误信息或偏见内容。这类问题在客服、内容审核等对外场景中尤为敏感，一次失误就可能造成品牌声誉损害。

▲ 跨模型人口属性定向攻击危害值对比分析 by Appen

更深层的风险在于业务决策误导。在金融分析、医疗咨询等专业领域，如果 AI 系统被诱导给出错误建议，可能导致更严重的损失。更棘手的是，这类攻击往往难以通过传统的内容过滤机制及时发现，因为其利用了语言的合法表达形式。

CONSTRUCTING ROBUST DEFENSES————

构建有效的防御体系

应对对抗性提示需要系统性的解决方案。首要环节是优化训练数据，确保包含各类可能的攻击模式。澳鹏 Appen 在实践中发现，通过引入专业的对抗样本训练，可以显著提升模型的识别能力。

对抗性提示防御的核心在于通过训练数据为 AI 建立"语义识别免疫力"。正如免疫系统需要接触病原体才能产生抗体，AI 模型必须通过专业设计的训练数据学习识别和抵御恶意提示，例如：

“免疫接种”：在训练数据中植入各类对抗样本，提前建立“免疫力”；

“症状识别”：数据包含诱导性句式、语义伪装等攻击特征；

“抗体升级”：持续更新对抗样本库，保持与新型攻击手段同步进化；

“全科医生”：融合多领域专业知识，确保数据覆盖各类业务场景的特殊防御需求。

在模型部署阶段，需要建立多层次的防御措施。这包括实时监测对话中的异常模式，设置基于上下文的审核机制，以及保留人工复核的通道。特别重要的是要持续更新机制，因为攻击手法也在不断演变。