大模型应用输入输出过滤与对抗攻击防御 在大模型技术迅猛融入企业级应用的今天，一个隐蔽却致命的真相正被广泛忽视：模型在架构层面无法天然区分用户指令与输入数据，这种结构性脆弱使应用系统暴露于提示词注入、越狱攻击、系统提示词泄露等高危威胁之下。当客服机器人被诱导执行恶意操作、代码助手意外输出敏感配置、或RAG知识库因一篇精心构造的文章而失控时，问题已远非个别案例，而是生产环境中的系统性风险。本教程以实战视角为锚点，彻底摒弃空洞理论堆砌，聚焦于构建可嵌入研发流程的输入输出安全防线。它系统解构了从威胁认知到纵深防御的全链路，不仅揭示“为何脆弱”，更精准定义“如何防御”，为开发者提供即插即用的安全工程框架。 文集以威胁全景为逻辑起点，通过《第1章 威胁全景：为什么大模型应用天生脆弱》及其子模块《1.1 提示词注入与越狱攻击：机理与分类》《1.2 攻击面梳理：系统提示词泄露、工具滥用与模型性格缺陷》，首次将碎片化攻击手段归类为可量化的技术谱系。其中，《1.2 攻击面梳理》直击生产环境盲区——系统提示词如何因格式错误意外泄露、工具调用接口怎样被恶意劫持、甚至模型自身“性格”缺陷引发的越权行为。紧接着，《1.3 防御坐标系：把威胁装进可落地的框架》将抽象风险转化为三维坐标：按攻击阶段划分响应层级、按业务场景匹配防御粒度、按资源约束选择实施路径，为后续实践奠定方法论基石。