低置信度监控难挡提示注入劫持

置信度监控能排序劫持却难以在实际报警率下拦截。

资讯摘要

论文研究用语言模型做分类器时的提示注入劫持检测：监控器读取模型自身置信度，在最高概率偏低时报警。作者在 AG News 主题分类上测试五个系统（三个经 API 调用），发现低置信度能在五个系统中的四个把被劫持答案排在干净答案之前（AUROC 0.86–0.90），但排序不等于拦截。按最多 5% 干净答案误报设定阈值后，主实验中三个 API 系统漏掉 51–70% 的劫持；若注入文本额外声称目标确定并要求输出完整概率，漏检达 99–100%。

要点速读

1. 低置信度监控在四个系统上可区分劫持与干净答案，AUROC 为 0.86–0.90。
2. 按 5% 误报率设定阈值后，三个 API 系统漏检 51–70% 的普通注入劫持。
3. 注入文本声称目标确定并要求完整概率时，漏检升至 99–100%，AUROC 降至 0.70–0.79。

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采集于 2026/11/4 08:00:28（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。