4.5 AI 世界的“防火墙”：从零构建 LLM 攻击实时检测系统

4.5 AI 世界的“防火墙”：从零构建 LLM 攻击实时检测系统

导语：我们已经构建了功能强大、可观测、可评估的 AI Agent。但我们是否忽略了一个致命的“阿喀琉斯之踵”——安全？当你的 Agent 能够调用 API、访问数据库、甚至执行代码时，它就从一个信息处理器，变成了一个拥有“实权”的行动者。此时，如果有人能通过巧妙的言语（Prompt）来“欺骗”或“劫持”你的 Agent，后果将不堪设想。本章，我们将扮演“白帽黑客”和“安全架构师”的双重角色，首先揭示针对 LLM 的常见攻击手段，如“提示词注入”，然后利用我们已经掌握的 Langfuse，构建一个准实时的“AI 防火墙”，用于检测和标记生产环境中的潜在攻击，为我们的 AI 系统建立第一道安全防线。

目录

1. “请忽略你之前的所有指令”：LLM 安全风险概览
   • 为什么 LLM 应用比传统应用更“脆弱”？
   • 直接提示词注入 (Direct Prompt Injection)：用户直接尝试覆盖或篡改系统指令。
   • 间接提示词注入 (Indirect Prompt Injection)：攻击指令隐藏在 Agent 读取的外部数据（如网页、文档）中。
   • 数据泄露 (Data Leakage)：诱导 Agent 泄露其上