LLM提示注入攻击评估框架：构建AI安全测试的系统性方法论

一套用于评估大语言模型提示注入防御能力、对抗性提示行为和安全边界的实验性框架，支持AI安全研究和防御性安全分析。

• 原作者/维护者: Justin Kyu
• 来源平台: GitHub
• 原始标题: llm-prompt-injection-suite
• 原始链接: https://github.com/justinkyuQA/llm-prompt-injection-suite
• 发布时间: 2026年5月27日

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随着大语言模型（LLM）在生产环境中的广泛应用，提示注入攻击（Prompt Injection）已成为AI安全领域最受关注的威胁之一。攻击者通过精心构造的输入，可能绕过模型的安全护栏、提取敏感信息或操纵模型行为。

本项目由独立AI安全研究员Justin Kyu开发，旨在为AI安全研究、对抗性评估和防御性安全分析提供结构化的测试方法论。其核心目标是建立可复现的AI安全评估工作流，帮助开发者和安全团队理解模型在面对对抗性输入时的行为模式。

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框架涵盖以下关键评估维度：

系统性地测试模型对各类提示注入技术的响应，包括直接注入、间接注入、越狱提示（jailbreak prompts）等常见攻击模式。

提供对抗性提示数据集和测试用例，用于评估模型在边界情况下的行为一致性。

检验模型的指令层级遵循能力、安全边界保持能力和行为一致性。

评估模型对齐（alignment）的鲁棒性，测试模型在面对试图破坏安全约束的输入时的表现。