待验证50% 置信事实精确时间
在大模型场景中，典型的多层防御包括：训练阶段的对齐微调与红队测试、推理阶段的输入过滤与提示词加固、输出阶段的毒性分类器与内容审查、以及部署后的运行时监控与异常行为检测。
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/28
首次发现
有效期至：2027/1/26
来源
涉及实体
相关事实
待验证高风险能力对齐的常见做法包括在训练后阶段针对漏洞挖掘、恶意代码生成、渗透测试等任务进行拒绝性微调，或通过系统提示与分类器进行拦截。76% 相似待验证现有红队测试方法主要有两类：直接提示大语言模型从任务和环境描述中识别有害路径，或将指定的有害目标拆解成看似无害的动作组合75% 相似已验证LLM安全护栏通常包括三个层面：训练阶段的RLHF、推理阶段的内容过滤器、系统级提示词75% 相似已验证有效的提示注入防御体系通常需要结合输入内容过滤、指令来源溯源和执行前意图验证，单纯依赖模型自身安全训练不足以抵御对抗样本75% 相似待验证Prompt注入防御应采用分层策略：指令来源边界标注、能力门控（Capability Gating）、有副作用工具执行前的输出监控分类器74% 相似
引用此条事实
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