arXiv · cs.AI· Luman Zhao·· 19 天前AI 评分42
LTBD：用于提示词注入防御的可学习信任边界分隔符
LTBD: Learnable Trust-Boundary Delimiters for Prompt Injection Defense
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Luman Zhao
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.11634v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
研究者提出 LTBD（Learnable Trust-Boundary Delimiters），一种不改 LLM 参数的轻量提示词注入防御方法，通过少量可学习分隔符在输入中显式编码信任边界，区分可信用户指令与不可信外部数据。LTBD 在 AlpacaFarm 上达到 0.00% ASR，TaskTracker 上仅 0.11-0.19% ASR，优于推理时防御、媲美训练类方法，且在对手完全知晓防御机制的自适应攻击下仍然有效。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org