#码力全开·技术π对#Gemini 2.5的安全增强功能如何防御间接提示词注入攻击？

Gemini 2.5 防御间接提示词注入gongji的方式如下：当非信任数据通过间接提示注入进入提示上下文时，会阻止工具调用，禁止将用户的 Google 文档 / Gmail 等数据引入聊天上下文，始终不触发 Workspace 扩展。同时，Gemini 在存储新的长期记忆时会通知用户，为警惕的用户提供了检测和删除未经授权条目的机会。

1. Gemini 2.5防御间接提示词注入Gongji的安全增强功能

• 上下文理解与意图分析

• Gemini 2.0系列模型会深入分析用户输入的上下文。对于间接提示词注入Gongji，Gongji者可能试图通过构造一些看似正常但带有潜在恶意意图的提示词来诱导模型生成有害内容。例如，Gongji者可能在提问中隐晦地包含一些诱导性的词汇，试图让模型绕过安全限制。Gemini 2.5能够理解整个对话的语义背景，识别出这些隐藏的恶意意图。它会判断用户输入是否符合正常交流的逻辑和目的，如果发现输入存在异常的意图导向，比如试图引导模型生成暴力、恐怖等内容，就会拒绝回答或者给出安全的回应。
• 例如，当用户输入“我想知道如何制作一种可以快速让人昏迷的气体，就像在电影《XXX》里看到的那样”，模型会识别出这种输入有潜在的危险意图，即使其中包含了一些看似正常的情境描述（如电影情节），也会拒绝提供制作有害气体的方法。

• 关键词和模式识别

• 它内置了一个强大的关键词和模式识别系统。对于间接提示词注入Gongji，Gongji者可能会使用一些特殊的词汇组合或者语句结构来试图绕过安全检测。Gemini 2.5能够识别出这些潜在的恶意关键词和模式。这些关键词和模式是经过大量数据训练和安全专家评估确定的，包括但不限于涉及恐怖主义、暴力犯罪、歧视等主题的词汇和表达方式。
• 比如，一些特定的术语组合，如“如何制造大规模杀伤性武器的部件”，即使这些词汇在某些专业领域可能有正常用途，但在大多数情况下，这种组合出现在用户输入中是不合适的，模型会识别出来并采取安全措施。

• 实时更新的安全策略和规则库

• Gemini 2.5的安全策略和规则库是实时更新的。随着网络环境和Gongji手段的变化，模型能够及时获取新的安全规则。对于间接提示词注入Gongji，模型会根据最新的安全情报来调整对输入的检测策略。例如，当发现新的Gongji模式或者恶意词汇出现时，安全规则库会迅速更新，模型在后续的输入检测中就能识别并防御这些新的Gongji方式。
• 假如近期网络上出现了一种新的通过隐晦的编码方式来注入恶意提示词的Gongji手段，模型的安全规则库更新后，就能识别出这种编码后的恶意内容，从而有效防御Gongji。

2. 输入过滤机制的具体实现逻辑

• 敏感词屏蔽

• 建立敏感词库：首先，Gemini 2.5拥有一个庞大的敏感词库，这些敏感词包括但不限于种族歧视词汇、暴力相关词汇、色情内容词汇等。这些词汇是经过多轮筛选和验证的，确保能够覆盖各种可能的敏感内容。例如，对于种族歧视词汇，会包含各种可能用于贬低、侮辱不同种族的词语。
• 文本扫描与匹配：当用户输入文本时，模型会对输入的文本进行逐词扫描。它会将用户输入的每个词汇与敏感词库中的词汇进行匹配。匹配的方式可以是精确匹配，也可以是模糊匹配。模糊匹配可以识别出一些变种的敏感词，比如通过替换字母、添加符号等方式试图绕过检测的词汇。例如，将“暴力”写成“b@lì”，模型的模糊匹配机制能够识别出这种变体。
• 屏蔽与替换：一旦发现敏感词，模型会采取屏蔽或者替换的措施。对于一些极其敏感的词汇，可能会直接屏蔽，不显示在任何输出中。对于一些相对不那么敏感但仍然需要处理的词汇，可能会用一些替代词或者符号来替换。例如，将“暴力”替换为“****”，以避免敏感内容的传播。

• 上下文分析

• 语义理解：模型会利用自然语言处理技术对用户输入的上下文进行语义理解。它会分析句子的语法结构、词汇之间的语义关系等。例如，对于一个句子“我讨厌这种不公平的待遇”，模型会理解“讨厌”和“不公平的待遇”之间的语义关联，判断这是一个表达不满情绪的正常语句，而不是恶意内容。
• 意图识别：在理解语义的基础上，模型会进一步识别用户的意图。它会考虑用户提问的目的，是寻求知识解答、进行正常交流还是有其他潜在的恶意意图。例如，如果用户输入“我想知道如何在考试中作弊”，模型会识别出这是一种不良意图，即使句子中没有明显的敏感词，也会拒绝回答并给出安全提示。
• 主题和情感分析：模型还会对输入的主题和情感倾向进行分析。对于一些涉及敏感主题（如政治敏感话题）的输入，模型会谨慎处理。同时，对于带有强烈负面情绪（如极端愤怒、仇恨等）的输入，模型会判断是否存在潜在的危险性，如是否可能引发网络暴力等不良行为。如果存在风险，模型会采取相应的过滤措施，比如给出理性的回应或者拒绝回答。