LLM 시스템 프롬프트 보안 조치 (개념)

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.

프롬프트 삽입 콘텐츠 분류기 - 다양한 데이터 형식 내의 악성 프롬프트 및 지시를 감지하는 독점적인 머신러닝 모델입니다.

보안 사고 강화 - 프롬프트 콘텐츠 주변에 추가되는 타겟 보안 지시입니다. 이러한 지시는 LLM(대규모 언어 모델)이 사용자 지시 작업을 수행하고 적대적인 지시를 무시하도록 상기시킵니다.

마크다운 소독 및 의심스러운 URL 수정 - URL 기반 공격 및 데이터 유출을 방지하기 위해 Google 세이프 브라우징을 사용하여 외부 이미지 URL 및 의심스러운 링크를 식별하고 수정합니다.

사용자 확인 프레임워크 - 캘린더 이벤트 삭제와 같이 잠재적으로 위험한 작업에 대해 명시적인 사용자 확인을 요구하는 상황별 시스템입니다.

최종 사용자 보안 완화 알림 - 보안 문제가 감지되고 완화될 때 사용자에게 제공되는 상황별 정보입니다. 이러한 알림은 사용자가 전용 도움말 센터 문서를 통해 자세히 알아보도록 권장합니다.

모델 복원력 - Gemini 모델의 적대적 견고성으로, 명시적인 악의적 조작으로부터 모델을 보호합니다.

기계 번역 — 실제 결과물을 만든 것은 원문 프롬프트입니다.

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