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龙图腾网获悉领信数科信息技术有限公司申请的专利大语言模型的提示词攻击检测方法、系统及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121389113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511984007.6，技术领域涉及：G06F21/55；该发明授权大语言模型的提示词攻击检测方法、系统及电子设备是由冯德明;张震宇;徐兵兵设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本大语言模型的提示词攻击检测方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种大语言模型的提示词攻击检测方法、系统及电子设备，涉及文本处理技术领域，该方法包括：确定原始文本中待处理的文本块；对文本块进行启发式的语义解析，得到第一可疑文本块及其第一风险评分；通过第一语言模型，对第一可疑文本块及其上下文信息进行语义分析，得到第二可疑文本块及其第二风险评分；通过第二语言模型，根据预设的元提示词对第二可疑文本块进行攻击意图的结构化验证，得到攻击意图验证结果；该攻击意图验证结果包括：第三可疑文本块及其第三风险评分；基于第一风险评分、第二风险评分和第三风险评分，对原始文本执行目标响应动作。本发明既能够兼顾长文本的高效处理需求，又能够提高对复杂攻击的检测准确性。

本发明授权大语言模型的提示词攻击检测方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种大语言模型的提示词攻击检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 确定原始文本中待处理的文本块； 对所述文本块进行启发式的语义解析，得到第一可疑文本块和所述第一可疑文本块的第一风险评分； 通过预先训练好的第一语言模型，对所述第一可疑文本块及其上下文信息进行语义分析，得到第二可疑文本块和所述第二可疑文本块的第二风险评分； 通过预先训练好的第二语言模型，根据预设的元提示词对所述第二可疑文本块进行攻击意图的结构化验证，得到攻击意图验证结果；其中，所述攻击意图验证结果包括：第三可疑文本块和所述第三可疑文本块的第三风险评分； 基于所述第一风险评分、所述第二风险评分和所述第三风险评分，对所述原始文本执行目标响应动作； 所述通过预先训练好的第一语言模型，对所述第一可疑文本块及其上下文信息进行语义分析，得到第二可疑文本块和所述第二可疑文本块的第二风险评分，包括： 获取预先训练好的第一语言模型；其中，所述第一语言模型为基于Transformer架构的模型，并利用标注有分类标签的提示词样本训练得到； 将所述第一可疑文本块及其上下文信息输入至所述第一语言模型；其中，所述第一可疑文本块的上下文信息包括：所述第一可疑文本块在所述原始文本中的位置信息、所述第一可疑文本块与相邻的文本块之间的第二预设长度的重叠文本； 通过所述第一语言模型根据所述第一可疑文本块及其上下文信息，确定所述第一可疑文本块对应的目标分类标签和所述目标分类标签的第二风险评分； 将所述第二风险评分高于预设评分值的第一可疑文本块，确定为第二可疑文本块； 所述通过预先训练好的第二语言模型，根据预设的元提示词对所述第二可疑文本块进行攻击意图的结构化验证，得到攻击意图验证结果，包括： 获取预先训练好的第二语言模型；其中，所述第二语言模型为通用大语言模型； 将预设的元提示词、所述第二可疑文本块及其上下文信息输入至所述第二语言模型；其中，所述元提示词中包括引导性问题； 通过所述第二语言模型根据所述元提示词、所述引导性问题、所述第二可疑文本块及其上下文信息，对所述第二可疑文本块进行攻击意图的结构化验证，得到攻击意图验证结果；其中，所述攻击意图验证结果包括：第三可疑文本块、所述第三可疑文本块的第三风险评分和所述第三可疑文本块的裁决理由。

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