PromptArmor评测：开源模型更易受提示词注入攻击

先了解这件事

PromptArmor 发布评测称，在 9800 次试验中，开放权重模型（DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen）对真实世界间接提示词注入攻击链的易感率为 26.7%，闭源模型（GPT、Claude、Gemini）为 14.2%，前者易感率高 88%。

该结论来自 PromptArmor 自身开展的评测，反映的是其测试条件下两类模型的相对表现，并非对具体模型安全性的独立验证。