Mesures de sécurité du prompt système LLM (conceptuel)

This is not an image generation prompt, but a conceptual LLM prompt detailing security measures used by Google Finance, generated by Nano Banana Pro. It outlines various techniques like prompt injection content classifiers, security thought reinforcement, markdown sanitization, and user confirmation frameworks to prevent adversarial attacks and system prompt leakage.

Classificateurs de contenu par injection d'invite — Modèles propriétaires d'apprentissage automatique qui détectent les invites et les instructions malveillantes dans divers formats de données.

Renforcement de la sécurité par la pensée — Instructions de sécurité ciblées ajoutées autour du contenu de l'invite. Ces instructions rappellent au LLM (grand modèle linguistique) d'exécuter la tâche demandée par l'utilisateur et d'ignorer les instructions adverses.

Nettoyage Markdown et masquage d'URL suspectes — Identification et masquage des URL d'images externes et des liens suspects à l'aide de Google Safe Browsing pour prévenir les attaques basées sur les URL et l'exfiltration de données.

Cadre de confirmation utilisateur — Un système contextuel qui requiert une confirmation explicite de l'utilisateur pour les opérations potentiellement risquées, telles que la suppression d'événements de calendrier.

Notifications d'atténuation de la sécurité pour l'utilisateur final — Informations contextuelles fournies aux utilisateurs lorsque des problèmes de sécurité sont détectés et atténués. Ces notifications encouragent les utilisateurs à en savoir plus via des articles dédiés du centre d'aide.

Résilience du modèle — La robustesse adversariale des modèles Gemini, qui les protège des manipulations malveillantes explicites.

Traduction automatique — c’est le prompt original qui a produit ce résultat.

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