Awesome Prompt Injection：提示注入漏洞研究资源库

随着大型语言模型等机器学习系统的广泛应用，其安全性问题日益受到关注。提示注入作为一种新型安全威胁，可能被用于操纵模型输出，绕过既定指令或安全护栏。对这类漏洞的研究与防范，已成为机器学习安全领域的重要课题。

核心内容

Awesome Prompt Injection 是一个在 GitHub 上开源的资源集合，专门聚焦于机器学习模型中的提示注入漏洞。该资源库旨在为研究人员和开发者提供一个集中的学习与实践平台。

其核心内容主要包括：

丰富的学习资料：汇集了关于提示注入的文章、教程、研究论文和相关工具，帮助用户系统性地理解漏洞原理与攻击手法。
社区活跃度：资源库已积累了 21 次提交记录，反映了社区对该领域的持续关注和贡献。
实战演练：库中包含 CTF 挑战，通过模拟真实世界的攻击场景，帮助用户提升识别和防御提示注入攻击的实战能力。

价值与影响

该资源库的建立与维护，为机器学习安全社区提供了一个结构化的知识库和实验场。它降低了研究人员入门和深入探索提示注入领域的门槛，促进了相关安全知识的共享与传播。通过整合理论资料与实践挑战，它不仅有助于提升个体研究者的技能，也为开发更健壮、安全的 AI 系统提供了参考和测试基础。对于关注 AI 安全、对抗性机器学习以及应用安全的技术人员而言，这是一个有价值的参考资源。