LLM 系统提示安全措施（概念）
一张用于教育的安全信息图，解释提示注入检测、安全加固、URL 清理、用户确认保护和模型鲁棒性。设计以简洁、极简的视觉布局呈现这些概念。
模型: Nano Banana Pro分类: Infographic/Edu Visual风格: Minimalist语言: en
提示词
提示注入内容分类器——专有机器学习模型，可检测各种数据格式中的恶意提示和指令。 安全思维强化——围绕提示内容添加的有针对性的安全指令。这些指令提醒 LLM（大型语言模型）执行用户指示的任务，并忽略对抗性指令。 Markdown 清理和可疑 URL 脱敏——使用 Google Safe Browsing 识别并脱敏外部图片 URL 和可疑链接，以防止基于 URL 的攻击和数据外泄。 用户确认框架——一种上下文系统，要求用户对潜在高风险操作进行明确确认，例如删除日历事件。 终端用户安全缓解通知——在检测到并缓解安全问题时提供给用户的上下文信息。这些通知鼓励用户通过专门的帮助中心文章了解更多信息。 模型韧性——Gemini 模型的对抗鲁棒性，可保护其免受显式恶意操控。