Đang tải bảng tin…
Schneier on Security00 bình luận1 phút đọc
Schneier on Security
Tóm tắt bởi AI
Một nghiên cứu chỉ ra LLMs dễ bị tấn công prompt injection vì chúng học cách nhận diện phong cách văn bản trong các khối vai/trình thay vì dựa vào thẻ vai (role tags). Các tác giả cho rằng thẻ vai vốn chỉ là quy ước định dạng nhưng vô tình trở thành kiến trúc bảo mật, trong khi mô hình không thực sự hiểu vai trò theo cách này. Họ kết luận rằng nếu không có nhận thức vai trò rõ ràng, các biện pháp phòng thủ sẽ chỉ phản ứng theo kiểu "bắt chước cóc".
Vì sao nên đọc: Những kiến thức về cách các mô hình ngôn ngữ lớn bị lỗ hổng prompt injection sẽ giúp lập trình viên hiểu rõ hơn về các rủi ro thực tế trong thiết kế hệ thống AI, từ đó cải thiện an toàn và bảo mật cho các ứng dụng của họ.
Nguồn: https://www.schneier.com/blog/archives/2026/06/interesting-paper-exploring-prompt-injection.html. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
Towards Data Science130 phútAI
Letting an LLM Pick the Right RAG Page: The Arbiter Pattern at the End of Retrieval
Bài viết giới thiệu "Arbiter Pattern" trong RAG, nơi LLM đóng vai trọng tài bằng cách phân loại và đánh giá các nguồn tài liệu ứng viên dựa trên cấu trúc dữ liệu đầu vào, thay thế phương pháp kết hợp điểm số truyền thống. Tác giả nhấn mạnh embeddings nên là phương pháp cuối cùng trong tài liệu doanh nghiệp do hạn chế trong việc xác định sự vắng mặt của thông tin, trong khi keyword retrieval cung cấp khả năng phủ định chắc chắn. Ngoài ra, bài viết đề cập đến bộ chọn phương pháp truy xuất theo loại câu hỏi, lược đồ JSON thống nhất cho kết quả truy xuất nhằm đảm bảo khả năng kiểm tra, và tầm quan trọng của xử lý "không tìm thấy" đáng tin cậy trong ngữ cảnh tuân thủ quy định.
Một lập trình viên cần đọc bài này để tìm hiểu cách tối ưu hóa hệ thống RAG bằng cách áp dụng Arbiter Pattern—một giải pháp linh hoạt hơn fusion score, giúp xử lý các trường hợp phức tạp trong việc lựa chọn kết quả phù hợp từ nhiều nguồn thông tin khác nhau.
