哪种提示方法有助于防御提示注入攻击？

对抗性提示（Adversarial Prompting）通过在用户输入中故意引入对抗性示例或防御性指令，来训练或引导模型识别并抵御恶意提示注入。这种方法旨在增强模型对恶意输入的鲁棒性，使其在面对提示注入攻击时能更好地保持预期行为。零样本提示（Zero-shot Prompting）和少样本提示（Few-shot Prompting）是两种常见的提示范式，它们侧重于模型在没有或只有少量示例下的泛化能力，而非防御攻击。思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）通过引导模型进行多步推理来提高其解决复杂问题的能力，与防御提示注入无关。