提
提示注入（Prompt Injection）
把“坏指令”藏进 AI 要处理的资料里——AI 读文档时把文档里的恶意指令当成命令执行。AI 应用的头号安全威胁。…
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后门攻击（Backdoor Attack）
给模型装“暗门”——平时表现完全正常，输入里一旦出现约定的暗号，模型立刻按攻击者意图行事。潜伏性最强的模型安全威胁之一。…
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成员推断攻击（Membership Inference）
反推“你的数据有没有被拿去训练”——通过观察模型对输入的自信程度判断某条记录是否在训练集里。隐私审计的利器，也是模型记忆的照妖镜。…
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数据隐私（AI 时代的数据隐私）
你和 AI 说过的话去哪了——聊天可能被用于训练，敏感信息可能被模型“记住”。AI 时代每个人都该关心的隐私新规则。…
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数据投毒（Data Poisoning）
往模型的“课本”里塞私货——在训练数据里埋进特定样本，让训练出的模型遇到某个触发条件就按攻击者的意思输出。…
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System Prompt（系统提示词）
你没写过、但 AI 已经先读过的“幕后剧本”。产品方用它规定 AI 的性格、语气和行为边界，你看到的每一个“有性格”的 AI 背后都有它。想知道你的 AI 为什…
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红队测试（Red Teaming）
雇一队“职业挑刺的”——发布前专门想方设法让 AI 说错话、泄密、越界，把漏洞自己先找完。大模型发布流程的标配安全环节。…
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重试与退避（Retry with Backoff）
调 API 被拒后的“礼貌再试”——失败后等一等再重试，越失败等得越久，别把故障服务雪上加霜，调用方的必修课。…
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