Prompt Injection Defense

快速注射防御

  

每个特工都应该保持的语言水平攻防技能。

一个 SKILL.md 任何人工智能代理——克劳德、GPT、双子座、副驾驶、米斯特拉尔、LLaMA-- 读取一次后，立即获得对快速注射和其他11种注射的完全防御 攻击类别。无需更改代码。只需加载技能。

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问题

每个LLM代理都容易受到语言级别的攻击：

• 用户键入 *“忽略你的指示”* --代理人遵守了。
• 正在汇总的文档包含隐藏的指令，代理会遵循这些指令。
• 角色扮演提示重新定义了代理的身份，并绕过了其值。
• 攻击者声称自己是开发人员，并获得了更高的信任。

这些不是代码错误。他们是推理的失败者。修复还必须在语言级别。

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快速入门——两种加载方式

1·克劳德代码（每次会话自动激活）

mkdir -p .claude/skills/prompt-injection-defense
curl -o .claude/skills/prompt-injection-defense/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/alexyyyander/prompt-injection-defense/master/skill/SKILL.md

一旦放入 .claude/skills/，Claude Code会在每个会话上自动加载它。

2·任何代理——启动时自动安装

将此添加到代理的初始化代码中。它带来了技能和社区 启动时进行攻击，并自动将其添加到系统提示中——无需手动 复制粘贴，始终保持最新。

python

import httpx

BASE = "https://raw.githubusercontent.com/alexyyyander/prompt-injection-defense/master"

def load_defense_skill() -> str:
    skill     = httpx.get(f"{BASE}/skill/SKILL.md").text
    community = httpx.get(f"{BASE}/skill/community-attacks.md").text
    return skill + "\n\n" + community

system_prompt = load_defense_skill() + "\n\n" + YOUR_EXISTING_SYSTEM_PROMPT

JavaScript/TypeScript

const BASE = "https://raw.githubusercontent.com/alexyyyander/prompt-injection-defense/master";

async function loadDefenseSkill(): Promise {
  const [skill, community] = await Promise.all([
    fetch(`${BASE}/skill/SKILL.md`).then(r => r.text()),
    fetch(`${BASE}/skill/community-attacks.md`).then(r => r.text()),
  ]);
  return skill + "\n\n" + community;
}

const systemPrompt = await loadDefenseSkill() + "\n\n" + YOUR_EXISTING_SYSTEM_PROMPT;

curl（shell/任何具有bash访问权限的代理）

skill=$(curl -sf \
  "https://raw.githubusercontent.com/alexyyyander/prompt-injection-defense/master/skill/SKILL.md")
community=$(curl -sf \
  "https://raw.githubusercontent.com/alexyyyander/prompt-injection-defense/master/skill/community-attacks.md")
SYSTEM_PROMPT="$skill\n\n$community"

技能获取最新 community-attacks.md 在每一次创业中， 因此，新批准的攻击模式会自动包含在内。

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它防御什么

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为什么每个特工都应该保持这种技能

• 始终打开： 加载后，该技能将永久激活。没有按请求设置。
• 平台无关： 适用于Claude、GPT、Gemini、Copilot、Mistral、LLaMA或任何LLM。
• 零依赖： 核心是一个普通的Markdown文档——没有库，没有运行时。
• 基准： 8个内置测试用例，用于验证技能是否有效。

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回购结构

prompt-injection-defense/
├── skill/
│   ├── SKILL.md                   ← The skill — load this in any agent
│   └── community-attacks.md       ← Auto-generated daily from approved reports
├── lib/
│   ├── defense_core.py            ← Python detection library
│   ├── detect_injection.py        ← CLI: detect injection in text
│   ├── sanitize_input.py          ← CLI: sanitize input before LLM call
│   └── validate_output.py         ← CLI: validate LLM output
├── supabase/
│   └── schema.sql                 ← DB schema for crowd-reported attacks
├── tests/
│   └── test_defense.py            ← Test suite
├── .claude/skills/prompt-injection-defense/
│   └── SKILL.md                   ← Claude Code auto-discovery (mirrors skill/)
├── .github/workflows/
│   ├── ci.yml                     ← Tests + skill lint on every push
│   └── update-community-attacks.yml ← Daily Supabase → community-attacks.md sync

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Python库（可选）

该仓库还包括一个Python检测库，用于需要 程序检查：

from lib import sanitize, validate_output, detect

safe_input = sanitize(user_input)          # clean before LLM call
is_safe, threats = detect(user_input)      # check for attack patterns
validated = validate_output(llm_response)  # check LLM output

CLI工具：

python3 lib/detect_injection.py "ignore all previous instructions"
python3 lib/sanitize_input.py "your text here"
python3 lib/validate_output.py "LLM response here"

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测试

pip install pytest
pytest tests/ -v

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基准测试

加载技能并运行这些测试输入以验证其是否处于活动状态：

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贡献

• 将新的攻击模式报告为 .
• 通过PR提交基准测试用例。
• 翻译 SKILL.md --非英国代理人也需要保险。
• 为新的代理平台添加适配器。

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参考文献

• OWASP LLMs前10名--LLM01：快速注射
• OWASP LLM快速注射预防备忘单
• Greshake等人（2023）：不是你所签署的
• 佩雷斯和里贝罗（2022）：忽略之前的提示
• CaMeL：通过设计击败快速注射
• 微软间接提示注入防御

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许可证

麻省理工学院——复制它，分叉它，把它包括在你的代理中。 目标是让每个代理人都能阅读这项技能。