哪種基於提示的攻擊會明確揭露模型的配置行為或底層提示範本？

「提取提示範本」是一種基於提示的攻擊，旨在透過惡意提示來誘使大型語言模型 (LLM) 揭露其內部指令、配置或底層的提示範本。攻擊者會精心設計提示，試圖讓模型「吐露」其預設行為或用於引導其回應的初始提示。 其他選項： 「提示角色切換」是指攻擊者試圖改變模型的預設角色或行為模式，使其執行非預期的任務，但這不一定會揭露提示範本本身。 「利用友善和信任」是指攻擊者透過建立看似無害或友善的互動來降低模型的戒心，進而引導模型洩漏資訊，這是一種社交工程手法，但目標不一定是提示範本。 「忽略提示範本」是指模型未能遵守其預設的提示指令，這通常是模型行為的偏差，而不是攻擊者主動提取範本的結果。