基于大语言模型对抗性提示检测方法、设备及介质

本发明公开了基于大语言模型对抗性提示检测方法、设备及介质，属于人工智能安全技术领域，本发明要解决的技术问题为如何克服现有技术中大语言模型安全防护过程中存在的静态规则滞后、人工维护成本高昂以及上下文理解不足的缺陷，实现动态、实时且高精度的对抗性提示检测，采用的技术方案为：特征提取：全面解析用户文本中的语义信息、结构信息以及上下文信息，提取语义特征、结构特征以及上下文特征，并对语义特征、结构特征以及上下文特征经Min‑Max归一化后拼接为128维联合向量，再将联合向量通过L1正则化逻辑回归模型进行特征选择，压缩至10维核心特征，剔除冗余信息；对抗性评分；动态防御。