3,583 papers
arXiv:2511.15759 72 19 нояб. 2025 г. PRO

Hierarchical Prompt Guardrails: защита от манипуляций во внешнем тексте

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
LLM не различает ваши инструкции и текст который вы даёте на анализ — для неё это просто входные данные. Результат: 73% скрытых команд внутри документов срабатывают. Модель видит «игнорируй предыдущую задачу» в статье — и игнорирует. Метод Hierarchical Guardrails позволяет защитить модель от манипуляций в чужом контенте — документы, статьи, код с подвохом. Структура промпта "инструкции → предупреждение → [ДОКУМЕНТ] текст [/ДОКУМЕНТ] → вопрос" создаёт визуальные границы. Модель перестаёт путать ваши команды с чужими уловками — атаки проходят только в 8-10% случаев вместо 73%.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с