AI系统核心防护技能，实时检测阻断5大类提示注入攻击，通过边界隔离、模式识别、输出过滤三层防御守护系统指令与敏感数据
说明：
## 核心用法
Prompt Injection Guard 是一套面向 AI Agent 的主动防御技能，采用「输入隔离→模式检测→输出过滤」的三层防御架构。用户输入必须通过 `—START/END USER INPUT—` 边界标记与系统指令物理隔离；外部数据（Web/文件）另设独立标记并默认不信任。技能内置 YAML 配置的威胁签名库，覆盖直接注入、间接注入、角色劫持、信息泄露、授权绕过 5 大攻击面，按 Level 1-3 分级响应。
### 显著优点
– **攻击面全覆盖**：从经典「DAN 越狱」到加密资产「紧急送金」社会工程，均配置针对性阻断规则
– **分级响应机制**：Level 1 警告可继续、Level 2 强制确认、Level 3 绝对阻断，平衡安全与体验
– **领域特化**：针对 Agent 的加密资产、SNS 场景预设专项规则（如禁止无审批转账、过滤钓鱼链接）
– **可审计设计**：完整日志记录攻击模式、时间戳、响应动作，支持威胁狩猎
### 潜在局限
– **对抗性演进滞后**：新型越狱提示（如多语言编码、Unicode 同形异义字）可能绕过静态签名
– **误报风险**：创意写作中的「角色扮演」请求可能触发中风险警告，需人工复核调优
– **上下文窗口限制**：超长输入中攻击载荷可能跨越边界标记位置，需配套分块扫描
– **无加密保证**：仅做检测层面防护，不解决模型权重泄露或侧信道攻击
### 适合人群
– 部署 LLM Agent 的金融科技、企业自动化平台开发者
– 需满足合规审计（如 PCI-DSS、SOC2）的 AI 基础设施团队
– 运营高价值加密资产钱包、SNS 账号自动化管理的运维人员
### 常规风险
– **规则固化风险**：过度依赖预设关键词可能导致「提示注入检测」本身被逆向利用（如诱导模型输出「检测到攻击」以制造拒绝服务）
– **信任边界模糊**：若开发者未严格执行「外部数据不信任」原则，间接注入仍可利用 RAG/插件链突破
– **日志敏感信息**：攻击样本日志若未脱敏，可能二次泄露用户隐私或商业机密
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