待验证50% 置信事实精确时间
大语言模型无法从结构上区分用户指令和内容中夹带的指令，因为两者对模型而言都是同一个token序列的一部分
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/25
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相关事实
待验证LLM无法从结构层面区分指令与数据，因为两者都以自然语言形式存在于同一上下文窗口中76% 相似待验证在大语言模型底层，系统提示词、用户输入和模型输出都是同一个token序列的不同片段，依靠特殊分隔符和训练时植入的行为模式维持边界，而非硬件或操作系统级别的隔离73% 相似已验证提示词注入（Prompt Injection）的根本原因在于大模型无法从结构上区分「系统指令」和「用户数据」，二者在输入时都以自然语言文本形式呈现73% 相似待验证提示词注入分为直接注入和间接注入两种形式，因语言模型无法区分数据与指令，凡进入上下文窗口的文本都可能被执行72% 相似已验证提示词注入的根本原因在于LLM架构将系统提示、用户输入和外部检索内容统一编码为同一个连续的token序列，模型无法在语义层面区分可信指令与不可信数据70% 相似
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