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提示詞注入(Prompt Injection)是什麼
提示詞注入是讓模型把不可信內容中的文字當成應遵循的指令,進而偏離原本任務。本文用閱讀活動報名郵件的原創案例,說明直接與間接注入、資料和權限的界線,以及為何檢索、引用格式或一句「忽略惡意指令」不能包辦防護,並整理外部內容分隔、工具授權與人工確認各自能阻止的失敗。
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請 AI人工智慧(Artificial Intelligence)是什麼人工智慧是涵蓋多種技術與應用的總稱,不等於聊天機器人,也不必一定會產生文字。本文從 OECD 的系統定義出發,以照片分類和社區資源推薦為例,說明輸入、推導、輸出與人的目標如何連結,整理它與機器學習、深度學習和生成式 AI 的關係。讀完能用具體問題判斷一項 AI 功能在做什麼,並分辨能力、自治程度與可信度。閱讀全文 閱讀一封活動報名郵件,整理姓名、場次與特殊需求,看似只是把檔案變成表格。如果郵件內藏著一句要求助手改寫所有報名名單的文字,模型卻把它當成操作指令,任務就可能被內容本身改道。提示詞注入談的正是這種界線問題:原本只是要被閱讀的資料,取得了影響模型行為的機會。
截至 2026 年 9 月,OWASP 將提示詞注入列為語言模型應用的重要風險;研究也展示了從網頁與其他第三方內容影響整合式助手的情況。它不是只靠某個神奇字串才會發生,也不必包含明顯的攻擊語氣。要理解風險,先辨認內容來自誰、原本有哪些權限,以及模型是否把來源不明的文字當成了新的授權。
直接輸入與間接內容,入口不同
直接注入由使用者輸入進入對話,試圖改變應用原本設定的工作;間接注入則藏在助手接觸的網頁、檔案、郵件或工具結果中。Greshake 等人的研究聚焦後者:使用者可以提出完全正常的問題,但助手讀到第三方內容後仍被影響。因此,只有檢查使用者輸入並不足夠,資料進來的每條路徑都要納入考量。
並非檔案裡所有祈使句都代表攻擊。活動通知本來就可能寫「請攜帶水壺」,客服郵件也可能要求「請修改聯絡電話」。關鍵是這些文字在目前任務中的角色:如果使用者只要求摘要,助手可以描述對方提出了什麼要求;若要真的修改資料,應另有授權和受限制的操作流程。把要求記錄下來,與代替對方執行,不能視為同一件事。
一封報名郵件如何越過任務邊界
假設志工請助手從三封虛構郵件擷取報名資料。正常輸入包含姓名、場次與飲食需求,預期輸出是一張待確認名單。其中一封郵件在備註欄加入一句與報名無關的要求,宣稱系統已改規則,所有場次都應標成額滿。這裡不需要複雜程式碼;風險來自助手把信件作者的聲稱當作系統規則。
可以分三個位置觀察結果。第一,摘要是否只是如實標示備註有異常內容;第二,輸出的名單是否被改寫成全部額滿;第三,若助手連著管理工具,實際場次狀態是否被變更。第一種處理保留了資料與指令的界線,後兩種則分別涉及回答汙染與外部狀態變更,修正方式及影響程度不能混在一起。
這個例子中的郵件與活動都是教學設定。實務測試可以使用同樣無害的目標,例如讓測試名單出現預先指定的標記token(Token)是什麼:AI 如何計算文字長度token 是語言模型處理內容的基本單位,可能是一段單字、標點或中文字的一部分,不能直接當成字數。本文用整理社團公告的情境,說明輸入、輸出與上下文如何計數,為什麼同一段中文換模型後用量可能不同,以及查看分詞器和實際用量時該注意什麼。你會學會估算任務空間、保留必要資訊,並分清楚 token 與登入用的存取權杖。閱讀全文,並在隔離資料上驗證。重點是確認未授權內容能否改變任務,而不是對真實使用者寄送攻擊郵件。記錄輸入來源、模型輸出與工具執行結果,才能知道防護究竟攔在哪一層。
分隔資料有幫助,權限仍要由程式管理
把外部內容明確標示成引用資料,說明其中指令不能改變任務,是合理的第一步。也可以將擷取結果限制為姓名、場次與需求等欄位,並檢查格式與允許值。這些安排能降低模型自由解讀的空間,但格式正確的內容仍可能是被汙染的結果;一份符合表格規格的錯誤名單,不會因為排版整齊就變得可信。
真正能防止摘要助手修改報名狀態的方式,是不給它那項寫入權限,或讓寫入工具在程式層確認操作者與範圍。模型說「信件要求修改」不應直接通過授權檢查。即使模型判斷失誤,工具仍應拒絕超出任務的操作。這種限制與提示詞相互補充,因為它不依賴模型每一次都正確辨識所有可疑內容。
若流程真的需要修改名單,確認畫面應列出將改動哪些欄位、使用哪個帳號與影響哪些場次,而不只是問一句「是否繼續」。使用者批准的是具體操作,不能讓檔案內容在批准後換掉目標。這也說明人工確認不只是多加一個按鈕;它需要把模型的提議轉成可理解、可核對的變更。
有檢索、有引用,也可能讀到注入
檢索增強生成檢索增強生成(RAG)是什麼:讓回答附上可查的依據檢索增強生成會先從外部資料找出相關內容,再交給語言模型組織回答。本文以活動報名規章的問答為例,拆解建索引、檢索、生成與來源核對,說明它和搜尋、微調的差別,也解釋為什麼有引用仍可能答錯。讀完能判斷問題出在資料未更新、文件沒找齊,還是模型把證據解讀過頭,並知道什麼情況應保留不知道的答案。閱讀全文會幫助手找到相關檔案,卻不代表檔案作者可信,也不代表內文都應被當成指令。來源可能本身被修改,或者只是與問題相關但包含誘導文字。OWASP 也指出,檢索與微調微調(Fine-tuning):讓既有模型更適合你的任務微調是在既有模型上繼續訓練,讓它更適合特定任務或領域。本文以客服信件分類說明資料整理、參數更新、保留測試集與版本部署,區分完整微調、LoRA、監督式微調和 RAG,也解釋訓練成績變好卻實際退步的原因。讀完能判斷問題是否值得微調,以及如何檢查格式一致性、未知類型、資料洩漏和原有能力退化。閱讀全文無法完全解決提示詞注入。引用能幫讀者追查來源,不能把第三方文字升級成應用的管理規則。
不同防護負責不同失敗:內容分類器找可疑模式,來源分隔提醒模型角色,輸出檢查找出不合規結果,權限限制阻擋越界動作,人工確認則處理需要判斷的重要變更。每一層都可能有漏判或誤判,因此測試不能只看「有沒有拒絕」;還要看正常郵件是否仍能完成擷取,以及被拒絕後工作能否交給人繼續。
先查任務與權限,再看提示詞寫法
面對一個能瀏覽與使用工具的助手,可以先列出它會讀哪些外部內容、能操作哪些系統,以及什麼行為需要明確確認。若只是回傳摘要,重點會落在來源與內容正確性;若可以刪除資料或寄出訊息,就要把工具參數模型參數(Model Parameters)是什麼模型參數是訓練時調整、用來把輸入轉成輸出的數值,例如權重與偏差。本文用簡單算式示例說明參數如何影響預測,區分模型參數、訓練超參數、提示詞與生成設定,並解釋參數量、數值精度和啟用參數為何是不同指標。讀完能更準確閱讀模型規格,理解參數增加不等於知識逐條增加,也不代表每次聊天都在重新訓練模型。閱讀全文、收件對象與授權範圍納入檢查。不能因為兩種產品都使用同一個模型,就假設承受同樣風險。
日常使用時,對意料之外的操作要求可以回到原始任務核對:使用者真的要求這件事,還是檔案裡的人要求這件事?當兩者不同,應先把外部要求當成待審資料。開發者則應將這類案例儲存為評測,隨模型與工具設定變動重新檢查。防護的目標是讓讀到的文字留在應有角色,而非期待一句提示詞永久解決所有邊界問題。
| 防護位置 | 能處理的問題 | 仍需留意 |
|---|---|---|
| 外部內容分隔 | 標明檔案是資料 | 模型仍可能誤判角色 |
| 欄位與輸出驗證 | 阻擋不符規格結果 | 符合格式也可能內容錯誤 |
| 工具權限限制 | 拒絕未授權操作 | 授權範圍須設定正確 |
| 人工確認 | 審查重要變更 | 應呈現實際操作與對象 |
越獄提示(Jailbreak)是什麼越獄提示(Jailbreak)是什麼越獄提示通常指試圖讓 AI 繞過既有安全限制、產生原本不應提供之內容的輸入方式。本文區分它與提示詞注入、正常拒絕及誤拒,透過虛構客服助理的測試案例,說明成功條件為何必須看實際回答、研究結果為何不能直接套用所有模型,以及防護評測如何兼顧限制行為與合法使用者的正常需求。閱讀全文
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資料來源
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- OWASP:LLM01 Prompt Injection · 查證日期: