背景與挑戰
隨著大型語言模型（LLM）被廣泛應用於客服、程式碼輔助和對話代理，對抗性與 jailbreak 攻擊的威脅也日益升高。這類攻擊利用精心設計的提示詞，誘導模型輸出不當或違規內容，對企業資訊安全及使用者信任造成衝擊。過去以黑盒查詢或行為指紋為基礎的方法，往往在標註資料稀缺時效能下滑，且偵測速度不足以滿足線上部署需求。
上下文共現張量解析
《CoCoTen: Detecting Adversarial Inputs to Large Language Models through Latent Space Features of Contextual Co-occurrence Tensors》一文提出將「上下文共現矩陣（Contextual Co-occurrence Matrix）」延伸為高階張量，以捕捉提示詞中跨 token 的語義關聯。此結構在資料稀少場景下，已有在自然語言處理與社群分析的應用（根據 arXiv:2508.02997v2）。
潛在空間特徵提取
研究團隊利用張量分解（例如 CP 分解與 Tucker 分解），將高維張量映射至低維潛在空間，並從中萃取可區分正常提示與對抗提示的關鍵特徵。這些潛在向量可視為提示詞在語義交互維度的嵌入，對抗樣本因刻意誤導模型，將在潛在空間呈現異於常規輸入的分佈特性。
實驗結果與效能表現
根據作者於 arXiv 公開之實驗，僅使用0.5% 標註提示，便達到 F1 分數 0.83，比傳統基線提升 96.6%；在推論速度上，較基線模型快 2.3–128.4 倍，可滿足線上即時偵測需求。該方法在 GPT-3.5、LLAMA 2 等多種模型上均有一致效能表現，展現高度泛化能力。
在產品開發的落地方案
針對 SaaS 平台或自行部署的語言模型服務，可將 CoCoTen 模組包裝為微服務：1. 透過前置攔截器收集原始提示；2. 建立上下文共現張量並進行分解；3. 將潛在特徵輸入預訓練分類器；4. 當偵測到異常時，觸發審核流程或回傳預設拒絕訊息。此流程與常見的 API Gateway、Kubeflow Pipelines 等工具皆可無縫整合。
結論與未來展望
CoCoTen 提出以張量潛在空間特徵偵測對抗提示，兼顧資料效率與運算效能，為 LLM 安全防線提供新思路。未來可結合對抗訓練（adversarial training）或多模態張量特徵，構築更全面的檢測與抵禦機制，強化企業產品在產線的應用安全。
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