隨著大模型服務越來越普及，模型的用戶端接口已成為攻擊者潛在的切入點。即便模型本身採用了「prompt shields」等保護機制，若使用者輸入能被直接注入至模型內部推理流程，仍可能引發資訊洩露、程式邏輯改寫或模型盜取等安全事件。本文將以最近 Microsoft 及 Azure 在大型語言模型安全領域的最新舉措為背景，結合「提示注入」與「間接提示注入」相關研究，剖析模型使用者輸入注入的內在機制、風險點、以及現階段可行的防禦措施。
1. 何謂模型使用者輸入注入？
模型使用者輸入注入指的是攻擊者透過精心設計的輸入語句，使機器學習模型在推論階段將攻擊性內容被納入輸入上下文，進而改變模型的回應或行為。這類攻擊不僅能突破內容審核機制，還能執行「jailbreak」操作，讓模型執行原本站定策略所禁用的訊息。
近年來「prompt injection」已被正式列入 AI 安全漏洞清單[1]。不同於傳統的 SQL 注入，prompt injection 的攻擊向量高度聚焦於自然語言輸入，其複雜度與難以辨識之特性，對於模型安全防禦提出更高挑戰。
2. 近年事件回顧
- Microsoft 於 2025 年 11 月 8 日開源 Magentic Marketplace 模擬環境，探索 AI 代理在虛擬市場中的互動並發掘潛在風險[2]。此項公開使更廣泛的研究社群能夠在安全測試上取得更真實的場景。
- 同日，雲達推出 800GbE 網路交換器，以滿足 AI 叢集巨量資料傳輸需求[3]。網路層面的高頻寬升級，雖可提升模型訓練效率，但亦可能使緊急回應流程（如安全警報）延遲，影響漏洞修補時效。
- 微星科技引進 CX‑8 SmartNIC 交換器機板於 8‑GPU 伺服器[4]，強化資料中心硬體性能，可供 AI 模型進行大規模同時推論。
- 2025 年 11 月 7 日，資安日報報導駭客試圖利用 AI 生成自我進化惡意程式[5]。此類攻擊往往依賴模型對特殊輸入的敏感度，屬於高階段的提示注入。
- 同月，OpenVSX 公布 GlassWorm 蠕蟲調查結果，揭示開發人員不小心泄露權杖造成的風險[6]。權杖洩漏提供了直接進入模型管理層面的門檻，與輸入注入形成互補的攻擊路徑。
3. 注入機制分析
模型使用者輸入注入的核心在於「文本嵌入」階段。攻擊者可以在輸入中加入特定的語句，例如「我想知道的關鍵字是……」，或在文本中編排特殊的分隔符，使模型把該段作為提示的一部分。若模型未進行嚴格輸入驗證，層層處理機制將把攻擊語句直接傳遞至推論引擎，最終產生未授權或破壞性輸出。
研究指出，Google 對 Gemini 針對分層防禦策略使用「間接提示注入」機制，藉由多層隔離降低直接注入風險[7]。但實際運作中，若上下文處理機制設計不當，攻擊者仍可透過「prompt tricks」迴避多層防禦。
4. 安全防禦實務建議
| 防禦層級 | 策略 | 重點實施 |
|---|---|---|
| 輸入驗證 | 對使用者輸入進行語意與長度檢查 | 設定長度上限、禁止特殊符號、使用正則表達式過濾可疑語句 |
| 提示分層 | 將提示分散至多層、加上上下文遮罩 | 以「前置提示」與「後置提示」分離，避免單一層承擔全部資訊 |
| 模型審核閘道 | 引入 AI 內容安全引擎（如 Azure Prompt Shield） | 實時偵測 jailbreak 風險，並自動回應拋棄或限制輸出 |
| 權杖與存取控制 | 嚴格管理 API 權杖，只授權必要存取範圍 | 定期輪轉權杖、使用最小權限原則、監控權杖使用行為 |
| 事件響應 | 建立漏洞修補迴圈與演練 | 使用自動化修補工具、快速部署安全更新、進行紅隊對抗測試 |
5. 產品案例與應用
Microsoft Azure AI 內容安全中提供的 Prompt Shield 具備「jailbreak detection」與「內容過濾」兩大功能，能在推論前自動判斷輸入的危險度，並決定是否允許模型繼續運作[8]。此外，雲達的 800GbE 交換器可確保模型推論時的網路延遲降至最低，減少因速率限制導致的安全監控漏失。
🧠 本文由 DreamJ AI 自動生成系統撰寫，內容經 AI 模型審核與自動優化，
僅供技術參考與研究用途。
發佈留言