防护措施可以通过实施技术和程序控制来帮助减少对大型语言模型 (LLM) 的未经授权使用，但它们不能完全消除风险。防护措施是旨在执行使用策略、过滤有害内容和限制对敏感功能访问的措施。例如，输入验证可以阻止包含违禁关键词的提示，而输出过滤可以编辑违反指导原则的响应。API 密钥或用户身份验证等访问控制也可以限制谁可以与模型交互。但是，这些措施取决于它们的设计、实施和维护方式，并且可能无法解决所有潜在的滥用情况。
虽然防护措施提供了一层保护，但其有效性受到技术和实践限制。例如，用户可以重新措辞有害提示以绕过基于关键词的过滤器，或者利用 API 中的漏洞来访问受限功能。即使是强大的输出过滤器也可能难以检测到微妙的偏见或误导性内容。此外，拥有足够资源的攻击者可以对模型进行逆向工程，或使用对抗性技术来规避安全措施。防护措施也无法阻止授权用户故意利用系统进行非预期目的（例如生成垃圾邮件或虚假信息）的滥用行为。为了解决这些差距，防护措施必须与监控、审计和明确的使用策略相结合。
防止未经授权使用的最佳方法是结合使用防护措施和更广泛的安全实践。例如，限制 API 请求速率可以阻止自动滥用，而记录用户活动有助于识别可疑模式。模型提供商还可以细分访问层级（例如将高风险功能限制为经过验证的用户）或使用水印来追踪生成的内容。但是，没有一种单一的解决方案就足够了。开发人员应优先考虑迭代测试以改进防护措施，随时了解新兴威胁，并与利益相关者合作以定义道德界限。最终，防护措施是多层策略的关键组成部分，但必须随着对抗策略的发展而不断发展才能保持有效。