提示注入是针对 AI 系统的攻击手段，指攻击者构造特定输入指令，绕过模型原有预设规则或安全限制，诱导模型执行非预期操作，核心是操控模型输入触发偏离设计的行为，是 AI 安全领域的典型威胁类型之一。
随着 AI 系统在办公、客服等场景普及，提示注入攻击会导致数据泄露、违规输出等风险，破坏用户对 AI 工具的信任，干扰业务流程正常运转，因此识别和防范这类攻击是 AI 安全核心任务，直接影响 AI 系统的可用性与合规性。
OneOneTalk 的数字分身系统针对提示注入风险建立了多层防御机制，包括对用户输入的语义上下文校验、预设规则的优先级锁定，以及异常输入的实时拦截。目前该系统已覆盖日常对话、委托代办等核心场景的输入校验，针对复杂混淆式注入攻击的专项防御模块仍在优化中，确保数字分身行为符合用户授权范围。
常见的提示注入攻击包括直接指令注入、间接指令注入等类型。直接指令注入是攻击者在当前对话中直接插入违规指令要求模型执行；间接指令注入则是通过嵌入外部文档、网页等间接输入中的指令，诱导模型处理时执行非预期操作。不同类型攻击对应不同防御难点，间接指令因输入来源多样，更难通过简单关键词过滤识别。
提示注入的防御核心在于建立输入与模型预设规则的绑定校验机制。主流做法包括对输入进行语义解析，判断是否存在与预设规则冲突的指令，同时对模型输出进行二次验证，确保输出符合用户预期范围。部分系统还会对输入来源溯源，区分用户主动输入与外部嵌入内容，提升防御精准度。
当前 AI 安全领域对提示注入的研究逐渐从单一关键词过滤转向上下文感知的动态防御。随着 AI 系统应用场景复杂化，防御技术不断迭代，比如结合大模型自身语义理解能力进行输入校验，或建立攻击特征库实现对新型注入手段的快速识别，这些趋势逐步提升 AI 系统对提示注入攻击的抵御能力。