arXiv 论文提出 LLMON 后训练方法，将间接提示词注入成功率从 53-100% 降至 0.02-5.6%
arXiv:2610.38120 论文提出 LLMON（LLM Object Notation）后训练方法，通过结构化对象标记让模型区分可执行指令与被动上下文数据，并要求基于显式标识符执行，以降低 RAG 与工具调用场景下的提示词注入风险。
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安全paper推荐指数6161
安全paper推荐指数5555 nokast-secureRAG：用约 0.5B 小模型在 RAG 流水线中检测上下文感知提示词注入
Abhishek Rai 提出 nokast-secureRAG，一个约 0.5B 参数的小语言模型，作为检索与生成之间的语义防火墙，联合评估用户查询与检索上下文，将二者判为安全、可疑或恶意。