Welcher Prompting-Ansatz kann helfen, Prompt-Injection-Angriffe abzuwehren?

Adversarial Prompting ist der korrekte Ansatz, da es darum geht, das Modell aktiv mit bösartigen oder manipulativen Prompts zu testen, um Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben, bevor ein Angreifer sie ausnutzen kann. Dies hilft, die Robustheit des Modells gegen Prompt-Injection-Angriffe zu verbessern. Zero-shot Prompting bezieht sich auf die Fähigkeit eines Modells, Aufgaben ohne spezifische Beispiele zu lösen, und ist keine Technik zur Abwehr von Angriffen. Least-to-most Prompting ist eine Methode zur Problemlösung, bei der komplexe Aufgaben in kleinere, leichter zu lösende Schritte unterteilt werden, ebenfalls keine Sicherheitsmaßnahme. Chain-of-thought Prompting verbessert die Argumentationsfähigkeit des Modells durch schrittweises Denken, hat aber keinen direkten Bezug zur Abwehr von Prompt-Injection-Angriffen.