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2026 iThome 鐵人賽
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AI Security

《30 天打造 AI Guardrails》 系列

LLM 應用最痛的問題是指令與資料走同一條通道,prompt injection 至今沒有根治解法,護欄成了必要的一層。本系列以 Google Cloud Model Armor(雲端託管)與 地端自建的 ShieldGemma 微調護欄(地端)兩條線並行,從 OWASP LLM/Agentic Top 10 出發,實作 L1 規則、L2 分類器、L3 LLM-as-judge 三層防禦,涵蓋 Agent 工具呼叫與 MCP 場景,最後用同一套 zh-TW 攻擊語料與統一誤判率條件做誠實對照,給出金融級混合架構建議。每個數字附測試集與樣本數。

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DAY 1

Day 1|為什麼 LLM 需要護欄:OWASP LLM Top 10 與 Agentic Top 10 對照

開場:先講一個不會出現在新聞裡的故事 去年幫一家金融機構做 AI 應用的資安評估,客服機器人已經上線兩個月,模型是好的、RAG 是好的、系統提示詞也寫得很認真。...

2026-09-10 ‧ 由 Fngi 分享