18 分钟AWS re:Invent 2025——为多智能体AI系统实现人在回路控制（CNS428）
了解如何将审批关卡实现为明确的工作流检查点，而不是等问题发生后再进行非正式人工审核。
中级自动化
保护LLM：防御提示词注入
LiveOverflow. 视频逐一讲解实际的纵深防御方案：对LLM输出进行污点分析、限制预期输出形态、用户隔离、少样本脚手架、微调、使用温度0实现确定性，以及为关键路径设置冗余。它与文章的防御体系章节几乎逐项对应。
AI Expert 注释
将本视频视为概念指导。在权限、保留策略、日志记录和人工审核边界明确之前，不要使用真实公司数据。
您应该从中获得什么
评审提示词注入防御措施，例如污点分析、输出形态限制、用户隔离、确定性设置，以及针对关键路径的冗余检查。
先观看或了解
先观看攻击侧视频；这套防御方案以其中的威胁模型为前提。
最后审核：2026年5月18日
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Coursera · Macquarie UniversityCyber Security: Data, Privacy and AI Security
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少有的真正为法案适用对象编写的《人工智能法案》课程：它面向采用AI的中小企业，而不是开发AI的实验室。课程托管在欧盟委员会自有的技能平台上，将法律层面的角色、义务和风险分类，与大多数合规课程忽略的安全问题（提示词注入、数据泄露、供应商尽职调查）结合起来。对于部署AI的爱沙尼亚中小企业，这是切实可行的起点。
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