待验证50% 置信权衡取舍精确时间
基于关键词的输入过滤面临对抗性规避挑战，攻击者可使用同义词替换、语言切换或编码混淆绕过，更健壮的方案是使用独立训练的意图分类模型
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/20
首次发现
来源
相关事实
待验证越狱通过精心构造的提示词（如角色扮演、多步诱导、语言混淆）绕过安全过滤74% 相似待验证自然语言作为攻击载体使得攻击样本几乎无法被签名检测，每次攻击可用不同措辞表达相同恶意意图67% 相似待验证关键词预警要选支持'语义识别'而非纯'关键词匹配'的产品：单纯匹配敏感词的软件误报率极高（同学玩笑、游戏黑话会大量触发），且孩子学会用谐音/字母缩写/表情包欺凌后就完全失效。带AI语境分析的产品能识别持续性、指向性的攻击模式，更接近真实欺凌判断65% 相似待验证自然语言约束方案面临LLM对约束解读与人类意图一致性、以及Prompt Injection攻击绕过约束的挑战65% 相似待验证传统n-gram模型和单语训练的神经语言模型在遇到跨语言词序列时会给出极低的概率分数，导致解码器倾向于将外语词强行映射为发音相近的本语言词65% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/573777MCP
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