Prompt安全：窃取与防护技术综述

"Prompt窃取与保护相关文献介绍" 在当前的AI领域，特别是预训练语言模型（LLM）的应用中，Prompt技术已经成为一种有效的方法，用于引导模型进行特定任务的处理。然而，随着Prompt技术的发展，其安全性问题也日益突出，主要体现在Prompt窃取和保护两个方面。本摘要涵盖了多篇关于Prompt窃取与保护的研究文献，这些研究旨在理解和解决这一新兴领域的挑战。 首先，Prompt被分为两种类型：HardPrompt和SoftPrompt。HardPrompt是离散的，以自然语言的形式存在，而SoftPrompt则是连续的，表现为Embedding形式。HardPrompt通常更直观，易于理解，但可能更容易被复制或窃取。SoftPrompt则通过微调模型参数来实现，可能更难以直接窃取，但可能存在被逆向工程解析的风险。 文献“PromptStealingAttacksAgainstText-to-ImageGenerationModels”探讨了针对文本到图像生成模型的Prompt窃取攻击，同时提出了Prompt保护策略。该研究强调了Prompt窃取的威胁，并展示了如何利用优化技术进行防御。 “HardPromptsMadeEasy”关注的是基于梯度的离散优化在Prompt调优和发现中的应用，该工作揭示了如何有效地窃取HardPrompt，并提供了防止此类攻击的方法。其开源代码库在GitHub上可供进一步研究和实践。 “PROPANE:Prompt设计作为一个逆问题”从逆向工程的角度探讨了Prompt的设计，提出了新的方法来理解并可能复制LLM的Prompt行为，这同样对Prompt的安全性提出了挑战。 “PromptsShouldnotbeSeenasSecrets”系统地测量了Prompt提取攻击的成功率，这项工作不仅揭示了Prompt窃取的可能性，还提出了评估和增强Prompt保护的框架。 最后，“PromptCARE-PromptCopyrightProtectionbyWatermarkInjectionandVerification”是关于Prompt版权保护的，通过水印注入和验证技术，为Prompt提供了一种防御机制。该研究的开源代码库提供了一个实际的Prompt保护解决方案。 这些文献共同构成了一个全面的视角，从攻击和防御两方面揭示了Prompt窃取的问题，并提出了相应的保护策略。随着AI技术的广泛应用，对于Prompt安全性的研究将成为未来的重要方向，以确保模型的隐私和知识产权得到保护。