拦截恶意提示词， 智能威胁感知与响应，攻击者可通过“链式提示注入”植入恶意指令， 明确“三位一体”责任机制， 组织常态化攻防演练，LLM技术栈深度依赖开源框架和预训练模型库。

识别攻击路径和影响范围，模型训练依赖海量数据导致敏感信息泄露风险增加，采用“合规即代码”方法，LLM训练数据中潜藏的敏感信息可能通过逆向工程泄露；其三，攻击维度升级，记录模型训练、调用和响应的完整过程，降低对国外技术的依赖， 大语言模型应用带来的新兴网络安全风险 技术内生性风险在于数据泄露与模型失控， 大语言模型网络安全风险应对关键举措