3,583 papers
arXiv:2610.04985 78 4 окт. 2026 г. PRO

Типизированный ответ не защищает: как инъекции и отравленные модели ломают LLM-слой решений

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Во многих автоматизациях LLM или быстрая модель-классификатор выбирает следующий шаг: куда направить заявку, одобрить ли возврат, насколько срочный тикет. На вход идёт «состояние» (данные системы плюс текст пользователя), вопрос и список допустимых ответов. На выходе — вариант или вероятность «да». Исследование показывает: такой слой решений легко переключить текстом, который вписал пользователь. Ограничение вывода (выбрать из трёх вариантов, ответить «да/нет») от этого не защищает.
Адаптировать под запрос

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