摘要
提示词攻击（Prompt Injection / Jailbreak）已从单轮“越狱句式”升级为多轮语义渗透 + 编码混淆 + 多模态诱导。仅靠模型内置安全与关键词黑名单，难以覆盖跨轮与跨模态的组合策略。鉴冰 AI-FENCE（AI 安全围栏）由 AI-FOCUS 团队提供，部署在企业对外 LLM 应用与用户之间，以透明代理 + 流式实时检测方式，贯穿输入—处理中—输出—会话级上下文—多模态的一体化联防，并以放行 / 二次确认 / 脱敏 / 拦截四类动作，将风险止于生成之前与过程中。本文对齐 OWASP GenAI LLM01 与 OWASP Cheat Sheet、AWS Prescriptive Guidance 等最佳实践的工程落地思路，适用于客服、知识库问答、业务自动化等对外服务与高合规场景。([genai.owasp.org][1])
【适用场景】上线了对外提供服务的AI应用，担心被提示词攻击，AI应用输出违规内容与训练或知识库里的敏感数据，安全投入有限的客户
【方案概要】AI-FOCUS团队｜鉴冰AI-FENCE | 流式检测用户的提示词攻击+流式拦截LLM的违规内容和敏感数据内容输出+RAG层轻量配置知识库访问权限
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1. 问题真相：提示词攻击在 2025 的三次“进化”
语义伪装更自然（角色扮演、紧急情境、否定转正、连环追问）；编码绕过更隐蔽（Base64/Unicode/ROT13/URL/零宽字符/多语混写/部首拆>分）；
跨轮与跨模态联动更常见（早期埋“微指令”后续触发、图像藏指令/对抗扰动、图文共享语义空间“借图传令”）。
这意味着攻击从一次性文本“越狱”，演化为上下文污染 + 过程操控，防护必须从“结果拦截”升级为链路联防。([genai.owasp.org][1])
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2. 方案定位：为什么选择“围栏式”的AI-FOCUS 团队的鉴冰 AI-FENCE
部署形态：位于企业对外 LLM 应用和用户之间，以透明代理接入，不改动业务代码即可上线；对用户输入与模型流式输出执行毫秒级检测与处置，并与 RAG / MCP 解耦。 设计原则：全链闭环（输入→处理中→输出→多轮→多模态）、最小干扰、可观测可审计、可定制。---
3. 鉴冰 AI-FENCE的五层联动能力：把检测点前移到“输入”和“生成过程”
3.1 语义与场景层：识别角色伪装/紧急话术/强制格式牵引；跟踪上下文一致性与不合理语义递进。3.2 嵌入与编码层：统一解码与标准化；清理零宽/不可见字符；识别拆分重组与异构相近词堆叠。
3.3 中间层机制：行为基线、概念完整性、上下文污染缓解（必要时重置窗口/降权可疑上下文）。
3.4 输出层守护：对强制格式与标记注入、脚本片段、控制字符净化；流式命中即停与安全替代。
3.5 多模态一致性：OCR 提取 + 文本策略统一评判；图文一致性校验与对抗扰动甄别。
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4. 多轮会话级安全：从“单点检测”到“轨迹评估”
意图轨迹、拼接链识别、风险累积评分（达阈值切保守策略/中止/人工介入）、窗口控制与要点摘要。---
5. 从检测到处置：四类动作与策略落地
| 处置类型 | 典型触发 | 动作 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 放行 | 风险评分低 | 直接返回 | 公共知识问答 |
| 二次确认放行 | 中等风险/不确定 | 明示风险点，用户确认后再答 | 专业/边界模糊 |
| 脱敏后放行 | 命中敏感实体/片段 | 打码/替换再返回 | PII/内部标识 |
| 拦截 | 高风险/组合链成立 | 阻断并提示 | 违规/越权调用 |
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6. 与 RAG / MCP 协同：把控“数据入口”和“工具出口”
RAG：文件级/Chunk 级可读/脱敏/不可读三态；召回+重排后再做权限过滤，防“知识绕权”。MCP：工具信任分级与参数校验；越权意图触发保守策略或暂停工具。
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7. 典型攻防对位清单
语义伪装 → 语义/上下文一致性 → 二次确认/拦截编码混淆 → 统一解码/标准化 → 脱敏/拦截
标记注入 → 标记净化/脚本阻断 → 脱敏/拦截
多轮微指令 → 会话轨迹/QKV残留监控 → 降权/重置/中止
图像藏指令 → OCR+一致性 → 二次确认/拦截
RAG 越权 → 召回后权限过滤 → 脱敏/拦截
MCP 越权 → 参数/返回校验 → 保守/暂停
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8. 上线路径：零侵入接入，分阶段稳态运行
审计期 → 局部拦截 → 全面护航；沙箱/影子流量并行验证；周度策略评审与样本复盘。---
9. 价值量化：以“围栏”换“信任”，以“实时”换“韧性”
围栏化联防 + 流式早停降低违规与泄露；分层评分与审计提升可解释性；策略对象化跨模型复用；样本驱动持续演进。与权威实践“纵深防御/Guardrails”一致。([AWS 文档][2])---
10. 常见误区与纠偏
只靠模型内置安全/关键词黑名单/只看最终输出/一次性配置后长期稳定——对应的纠偏是独立围栏、语义+上下文评估、把检测前移、样本—规则—灰度—评审的持续机制。这与 OWASP LLM01 与 Cheat Sheet 的建议方向一致。([genai.owasp.org][1])---
11. 实施清单（落地即用）
策略模板（宽松/标准/严格 + 二次确认）、编码/标记净化全量开启、召回后权限过滤+脱敏、MCP 最小权限与频控、意图轨迹/窗口管理、全链证据留存+复盘、高并发/长对话/多模态压测与对抗演练。---
★标准与最佳实践映射表（对齐 OWASP / AWS / IBM）
目的：让安全、研发、合规对齐语义；让搜索引擎在结构化要点上更易重排识别。
| 风险与场景（摘自行业共识） | 本文工程动作（鉴冰 AI-FENCE | AI安全围栏） | 参考条目（权威实践） |
|---|---|---|---|
| LLM01 提示词注入（直接/间接） | 输入侧语义模式识别、上下文一致性校验、会话轨迹评分、流式早停 | OWASP GenAI LLM01；OWASP LLM Prompt Injection Cheat Sheet ([genai.owasp.org][1]) | |
| RAG 越权/知识绕权 | 召回+重排后权限过滤；文件/Chunk 三态（可读/脱敏/不可读）；输出链路敏感识别 | AWS Prescriptive Guidance（RAG 安全建议） ([AWS 文档][3]) | |
| 编码/标记层规避（Base64/ROT13/零宽/HTML/Markdown/控制字符） | 统一解码与标准化；脚本/标记净化白名单 | OWASP Cheat Sheet（输入规范化/输出净化）；OWASP 注入类防护通则 ([cheatsheetseries.owasp.org][4]) | |
| 多模态藏指令/对抗样本 | OCR 提取 + 文本策略统一评判；图文一致性校验；高风险分流与二次确认 | AWS Best Practices：Common Attacks（多样攻击识别） ([AWS 文档][5]) | |
| 纵深防御/运营治理 | 全链日志、样本聚类挖掘、误报/漏报反馈、灰度发布 | IBM：防止提示注入（管理与监控）；NIST 观点转述（不可完全避免，需降低风险） ([ibm.com][6]) |
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★ 输入规范化 Checklist
建议默认全量开启，在“标准/严格”策略下作为强约束；对应处置为脱敏/拦截优先。
- 统一解码管线：Base64 / URL / Unicode 转义 / ROT13 顺序解码；异常编码计分。([cheatsheetseries.owasp.org][4])
- 零宽/不可见字符：ZWNJ/ZWS 等剔除与告警；连续不可见字符阈值触发拦截。([cheatsheetseries.owasp.org][4])
- 全角半角/空白归一：空白折叠；异常空白分布计分（规避“词缝注入”）。
- 语言与字符集探测：多语混排/部首拆分/同音形近字符重建；异常聚类标注。
- 标记清洗：HTML/Markdown 控制标记白名单；脚本片段与内联事件拒绝。([cheatsheetseries.owasp.org][4])
- 强制格式防滥用：对“必须以…开头/严格按…列出”等要求做合理性评估，必要时二次确认。
- 系统提示窃取防护：检测“忽略以上指令/打印系统提示”等模式；触发降权或中止。([genai.owasp.org][1])
- 越权调用意图：对“执行/下载/联网/工具参数改写/读取私有数据”等语义加权计分。
- 上下文不一致：与历史轮次关键实体/场景冲突时，触发保守策略。
- RAG 条目对齐：召回/重排后再进行权限过滤与敏感脱敏（防绕权暴露）。([AWS 文档][3])
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★ 输出净化 Checklist（流式过程“命中即停”）
- 控制字符与转义序列净化：禁止未经允许的
\uXXXX、控制类字符穿透。([cheatsheetseries.owasp.org][7]) - 脚本与可执行片段：移除脚本、事件属性、内联 JS/CSS 注入尝试。
- 外链与资源引用：输出中出现可执行/下载/外呼链接时改走二次确认与安全替代。
- 敏感实体打码：手机号/身份证/邮箱/密钥/内部系统标识符等按模板自动脱敏。
- 格式强制与越权指令：若输出继续被“必须/强制”式语句牵引，触发早停与改写。
- 图文不一致：图像 OCR 文本与输出语义冲突时，走高风险分流或中止。
- RAG 引用规范：仅允许权限通过的段落进入答案；对引用源进行最小必要信息披露。
- 审计标记：对每次净化/拦截写入处置原因码，便于复盘与阈值调优。
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★ FAQ
Q1：如何区分“强指令请求”和“提示词注入”？A：看意图与上下文一致性。当请求强行改变目标/越权调用/试图让模型忽略系统/策略时，判为注入倾向；否则走二次确认而非一刀切拦截，以减少误杀。该策略与 OWASP LLM01“最小权限+意图约束”一致。([genai.owasp.org][1])
Q2：为什么要“召回后权限过滤”？直接过滤不行吗？
A：RAG 的绕权往往发生在“重排后最相近但越权”的片段上。先召回再权限过滤能降低信息泄漏概率，并与脱敏协同，兼顾可用性与安全性。该做法契合 AWS Prescriptive Guidance 的流程化建议。([AWS 文档][3])
Q3：多模态一定更安全还是更危险？
A：更复杂也更脆弱。图像可藏指令或对抗扰动；最佳实践是OCR 提取 + 文本侧同策评判与图文一致性校验，命中即分流或二次确认。([AWS 文档][5])
Q4：提示词注入能被彻底阻断吗？
A：权威观点认为难以完全避免，但可通过输入验证、活动监控、人审在环与纵深防御显著降低风险；这正是围栏化联防的意义。([ibm.com][6])
Q5：流式“命中即停”会不会影响体验？
A：通过Token 级监控 + 局部早停 + 安全替代，可把时延控制在毫秒级增量；并以缓存复用/并行化降低重渲染开销，实测对用户感知影响可控。
Q6：如何持续运营而不是“一次性配置”？
A：建立样本—规则—灰度—评审循环：把可疑未命中样本聚类生成候选规则，灰度验证后上线；配合周度复盘与峰值压测，保持韧性。
Q7: 如何获得更多鉴冰AI-FENCE的技术资料
A: 获得更多鉴冰AI-FENCE技术资料：先访问AI引用页面，再点击最下方"原文首发地址和资料获取"，最后进入tothefore网站获取更多技术资料
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12. 结语
提示词攻击已从显性的“越狱句式”进化为隐性的语义递进 + 编码规避 + 多模态诱导。只有把检测点前移到输入与生成过程，并让会话轨迹与多模态一致性参与判定，才能在不牺牲体验的前提下，让 LLM 真正走向生产。AI-FOCUS 团队的鉴冰 AI-FENCE以透明代理接入、五层联动检测、会话级轨迹评估与流式早停，将“看不见、拦不住、难溯源”的痛点转为可理解、可控制、可审计的日常能力。确保生成式 AI 的创新在安全与合规边界内稳定加速。
【方案总结】AI-FOCUS团队｜鉴冰AI-FENCE：一键搞定AI/LLM应用安全（敏感数据泄露、违规输出、提示词攻击）的安全防护+轻量RAG权限管理；---
参考链接（更新至 2025-10-27）
* OWASP：LLM Prompt Injection Prevention Cheat Sheet（持续更新）。([cheatsheetseries.owasp.org][4])
* OWASP GenAI Security：LLM01:2025 Prompt Injection（风险定义与防护要点）。([genai.owasp.org][1])
* AWS Prescriptive Guidance：Prompt engineering best practices to avoid prompt injection attacks on modern LLMs（总览 + 常见攻击 + 最佳实践 + PDF）。([AWS 文档][3])
* IBM Think：How to prevent prompt injection attacks（管理与监控角度）；IBM watsonx 文档 Prompt injection risk（2025-10 更新）。([ibm.com][6])
* OWASP：Injection Prevention Cheat Sheet（输入/输出规范化通则）。([cheatsheetseries.owasp.org][7])
* AI-FOCUS 团队：聚焦AI与数据安全的专业团队