为了保护 LLM 护栏免受不断演变的威胁，开发人员需要优先考虑适应性、持续监控和模块化设计。 护栏应该构建为灵活的系统，可以在出现新风险时有效地更新。 例如，使用分层方法，其中过滤器、分类器和基于规则的检查独立运行，允许团队修改或替换组件，而无需彻底检查整个系统。 模块化设计还可以根据需要集成第三方工具（如毒性检测器）或自定义逻辑（如用于阻止敏感数据的正则表达式模式）。 这种方法确保防御能够随着新的攻击向量（例如对抗性提示或新型越狱技术）而发展。
另一个关键策略是实施实时反馈循环来检测和响应威胁。 开发人员可以创建监控系统，记录模型输入/输出并标记异常，例如拒绝查询的突然激增或异常的响应模式。 例如，基于 API 的监控层可以跟踪绕过内容过滤器的尝试（例如，使用“h4ck”而不是“hack”之类的拼写错误）并自动更新阻止列表。 将此与自动化测试（例如，在部署之前通过暂存环境运行对抗性提示）相结合，有助于及早发现漏洞。 此外，集成人工审查边缘案例可确保系统从现实世界的滥用中学习，同时保持可扩展性。
最后，通过研究和协作随时了解新出现的威胁至关重要。 团队应参与安全社区，跟踪已发布的漏洞（如提示注入方法），并定期进行红队演练。 例如，模拟攻击，测试人员尝试提取训练数据或生成有害内容，从而揭示当前安全措施中的弱点。 开发人员还应设计护栏以默认处理未知场景，例如限制模型对敏感数据的访问或强制执行严格的输出验证（例如，即使未明确请求也检查 PII）。 将主动威胁建模与强大的回退机制（如硬编码的拒绝响应）相结合，可创建深度防御，随着威胁的变化，这种防御仍然有效。