文章总结： 该文档是看雪学苑推出的《提示词越狱系统指南：从原理到防御实践》课程推广，重点阐述大模型面临的提示词越狱安全威胁及体系化防御方案。课程由CVE专家圣枚侠主讲，涵盖LLM基础安全、攻击技术分类、多模态攻击应对及企业级防御落地，旨在帮助AI安全人员从被动补漏转向主动防护。课程定价1499元，承诺永久有效的录播学习模式。 综合评分： 70 文章分类： AI安全,安全培训,解决方案,安全意识,红队

你的大模型应用，真的安全上线了吗？一次提示词越狱，就能让所有合规审查白费

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2026年4月30日 17:59 上海

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提示词越狱系统指南：从原理到防御实践

大模型安全攻防，已是AI赛道薪资涨幅最快的方向。

但90%的人还在零散学习、被动防御？

CVE专家亲授，体系化掌握提示词越狱与防御

首发特惠1499元，永久有效！

你的AI模型，可能正在被“提示词越狱”悄然攻击。

而你，还在用传统安全思路手动堵漏。

这不是危言耸听。

从ChatGPT到企业私有化大模型，提示词注入、越狱攻击、角色扮演绕过……攻击手段几乎每周都在翻新。

但绝大多数AI安全工程师、大模型开发者的应对方式仍然是：

• 今天看到一个攻击案例，赶紧加一条过滤规则；
• 明天遇到新的绕过手法，再补一个正则表达式。

零散、被动、不成体系。

结果就是：永远在追着漏洞跑，永远防不住下一波攻击。

而真正稀缺的AI安全人才，早已不是“会写几条防御策略”的人——而是能系统性地理解提示词攻防原理，主动构建企业级防御体系的人。

这类人才的薪资，在过去一年里直接翻了一倍不止。

如果你：正在从事AI安全、大模型应用安全相关工作。想从“零散补丁”升级为“体系化攻防专家”，希望用一门课彻底吃透提示词越狱与防御。

那么，继续了解由大模型安全实战专家——圣枚侠倾力打造的《提示词越狱系统指南：从原理到防御实践》，一站式补齐你的LLM安全短板，让你成为行业刚需的AI安全实战人才。

首发价：1499元

录播课-随买随学，永久有效

01

行业刚需：这门课解决AI安全核心痛点

当下AI安全领域，最稀缺的就是懂提示词攻防的实战型人才。市面上多数课程要么只讲基础Prompt编写，要么堆砌零散攻击案例，既无体系也无落地性，完全无法满足产业安全需求。

✅ 立足产业安全痛点，拒绝纸上谈兵，所有内容贴合实际攻防场景

✅ 从攻击者视角拆解原理，让防御不再是被动堵漏洞

✅ 覆盖从基础绕过到高级多模态攻击，适配当下所有主流LLM攻击形态

✅ 攻防一体教学，学完即可直接用于AI应用安全建设与防护

02

课程介绍

本课程提供了一个关于大型语言模型(LLM)提示词越狱的体系化、深度的学习路径。我们摒弃零散的技巧罗列，依托于一个全面的攻击技术分类法，从攻击者的视角出发，系统性地剖析从基础的“公开指令”到高级的“多模态攻击”等各种越狱手段。

课程不仅会揭示这些攻击的底层逻辑和作用机制更会引导学员思考并实践相应的防御策略，最终目标是让学员具备构建和维护更安全、更全面的AI应用的能力。

03

讲师ID：圣枚侠

业内一线大模型安全实战专家，完全贴合行业实战需求：

• Langchain、微软、huggingface等多个知名开源项目CVE编号持有者

• 深耕AI安全及AI For Security实战场景，拥有大量产业级攻防经验

• 擅长从实战角度拆解技术原理，课程内容直接对标企业安全工作需求

04

课程体系：贴合产业需求，从原理到实战全覆盖

课程围绕产业落地所需的LLM安全能力搭建，层层递进，精准匹配行业刚需：

🔹 模块一：LLM基础与提示词安全核心

夯实大模型工作原理，理解提示词机制本质，搞懂AI应用为何会被越狱攻击突破，建立正确的安全认知。

🔹 模块二：提示词攻击技术体系化分类

搭建完整的提示词攻击框架，告别碎片化学习，掌握所有越狱手段的分类与核心逻辑。

🔹 模块三：全场景越狱技术深度拆解

覆盖语义操纵、上下文污染、指令劫持、边界绕过等全维度攻击手段，结合实战案例讲透每一种攻击的实现方式。

🔹 模块四：前沿多模态攻击应对

针对图像、音频等多模态大模型的新型越狱手段，讲解前沿攻击逻辑，提前适配下一代AI应用安全需求。

🔹 模块五：企业级防御方案落地

从产品设计、模型加固、规则拦截到架构防护，构建可落地的防御体系，满足企业合规与安全双重要求。

05

学完即掌握行业刚需核心能力

• 建立体系化提示词安全认知，适配AI产业安全岗位要求

• 看透各类提示词越狱本质，快速识别并拦截新型攻击

• 具备独立设计AI应用安全防护方案的能力，满足企业落地需求

• 补齐LLM安全短板，在安全开发、红队测试、Prompt工程等方向具备核心竞争力

• 紧跟AI安全行业趋势，提前掌握多模态安全防护能力，抢占职业先机

06

课程目录（如下图）

07

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