系列导读你现在看到的是《Prompt Engineering 生产级实战：从零构建可落地的提示工程体系》的第7/10篇，当前这篇会重点解决：在生产环境中保护 LLM 系统不被恶意利用，确保数据安全。上一篇回顾：第 6 篇《Prompt 链与流水线：多步推理的工程实现》主要聚焦 让 LLM 完成复杂任务时保持可控性和可追溯性。 下一篇预告：第 8 篇《评估与测试：如何量化 Prompt 的质量？》会继续展开 用数据驱动 Prompt 优化，告别“凭感觉调参”。全系列安排Prompt Engineering 入门：为什么你的提示词总是不靠谱？Prompt 结构设计：拆解一个可复用的模板引擎上下文窗口管理：如何让 LLM 记住该记住的？Few-Shot 与 In-Context Learning：从示例中提炼规则输出格式化：让 LLM 输出可靠的结构化数据Prompt 链与流水线：多步推理的工程实现安全性：防止 Prompt 注入与越狱攻击（本文）评估与测试：如何量化 Prompt 的质量？成本与性能优化：让 Prompt 跑得更快更省从原型到生产：Prompt Engineering 的完整落地流程导语：当你的 LLM 系统成为“人质”在系列前六篇中，我们构建了从基础 Prompt、结构化输出到多步推理的完整工程链路。但有一个残酷的现实：你精心设计的 Prompt 链
安全性：防止 Prompt 注入与越狱攻击
系列导读你现在看到的是《Prompt Engineering 生产级实战：从零构建可落地的提示工程体系》的第7/10篇，当前这篇会重点解决：在生产环境中保护 LLM 系统不被恶意利用，确保数据安全。上一篇回顾：第 6 篇《Prompt 链与流水线：多步推理的工程实现》主要聚焦 让 LLM 完成复杂任务时保持可控性和可追溯性。 下一篇预告：第 8 篇《评估与测试：如何量化 Prompt 的质量？》会继续展开 用数据驱动 Prompt 优化，告别“凭感觉调参”。全系列安排Prompt Engineering 入门：为什么你的提示词总是不靠谱？Prompt 结构设计：拆解一个可复用的模板引擎上下文窗口管理：如何让 LLM 记住该记住的？Few-Shot 与 In-Context Learning：从示例中提炼规则输出格式化：让 LLM 输出可靠的结构化数据Prompt 链与流水线：多步推理的工程实现安全性：防止 Prompt 注入与越狱攻击（本文）评估与测试：如何量化 Prompt 的质量？成本与性能优化：让 Prompt 跑得更快更省从原型到生产：Prompt Engineering 的完整落地流程导语：当你的 LLM 系统成为“人质”在系列前六篇中，我们构建了从基础 Prompt、结构化输出到多步推理的完整工程链路。但有一个残酷的现实：你精心设计的 Prompt 链
