Unverified50% confidenceFactExact time
LLM在架构层面无法区分可信指令和不可信输入，因为其将系统指令和用户输入作为同一个文本序列处理，类似参数化查询的纯技术解决方案至今尚未出现
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50%
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8/31/2026
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UnverifiedLLM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78% similarVerified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76% similarUnverified提示注入攻击的根源在于LLM在推理时无法从语义层面可靠区分「系统指令」与「用户数据」，两者均以自然语言形式存在于同一上下文窗口中75% similarUnverifiedLLM是强大的语言理解与生成工具，但不应被默认当作确定性的计算与执行系统74% similarUnverifiedLLM处理的是token（词元）而非单个字符，导致在字符计数任务上存在天然缺陷73% similar
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