LLM 安全

深入探讨大语言模型（LLM）在实际应用中面临的提示词注入和逻辑劫持风险，并为开发者提供基于 n1n.ai 的技术防御方案。

深入分析 Fly.io 推出的全新 Sprites.dev 平台，探讨其如何填补交互式开发者环境与程序化 API 驱动沙箱（用于 LLM 代码执行）之间的鸿沟。

本文深度解析了 AprielGuard 安全框架，探讨其如何通过对抗性鲁棒性技术保护大语言模型免受提示词注入和恶意攻击，并指导开发者如何结合 n1n.ai API 聚合平台进行高效集成。