Mehrschichtige LLM-Sicherheitsfilter: Schutz vor adaptiven Prompt-Angriffen
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In diesem Tutorial wird ein robustes, mehrschichtiges Sicherheitsfilter für große Sprachmodelle vorgestellt, das adaptive und paraphrasierte Angriffe abwehrt.
Der Ansatz kombiniert semantische Ähnlichkeitsanalyse, regelbasierte Mustererkennung, KI-gestützte Intent-Klassifikation und Anomalieerkennung, sodass kein einzelner Fehlerpunkt die Sicherheit gefährdet.
Zusätzlich wird gezeigt, wie man das System in einer produktionsnahen Umgebung implementiert und die Wirksamkeit anhand von realen Angriffsszenarien testet.
Das Ergebnis ist ein vielseitiges Verteidigungssystem, das die Integrität von LLMs schützt und gleichzeitig flexibel genug bleibt, um sich an neue Bedrohungen anzupassen.
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