プロンプトインジェクションは、LLMベースのアプリケーションにおける最も深刻な脆弱性の1つです。中国の開発者による最近の投稿では、出力フィルタリングよりも入力分離の方がより基本的な防御であると主張しています。その理由は、出力フィルタリングは巧妙に作成された入力によって回避される可能性がある一方、入力分離は悪意のあるプロンプトがモデルに到達するのを防ぐためです。このアーキテクチャ原則は、特に機密データを扱うアプリケーションやユーザー向けチャットボットを構築するエンジニアにとって重要です。この投稿では、異なるユーザーロールに別々のコンテキストを使用し、モデルに到達する前に入力を検証するなど、入力分離を実装するための実践的なガイダンスを提供しています。この視点は、業界が進化する脅威に対してAIアプリケーションを保護するために取り組んでいる現在、タイムリーです。
中国の開発者が、プロンプトインジェクション防御において出力フィルタリングよりも入力分離がより基本的な防御であると主張しています。