arXiv 论文实测 11 个提示注入防护模型：法律合同误报率最高 92.39%
原文标题：Notwithstanding Anything to the Contrary, Ignore All Instructions: Measuring Prompt Injection Guards on Legal Contract Review Attacks
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研究团队在两个法律合同语料库上评测了 11 个开源提示注入防护模型，发现文档级误报率最高达 92.39%，其中两个防护模型在配对 AUC 上甚至低于随机水平，而一个仅含五条正则的基线未被任何防护模型帕累托支配。作者还发现「越权范围声明」这一威胁类别上所有防护模型得分均为零，并提出用中端模型初筛、前沿模型复核的级联 LLM 方案，成本仅为纯前沿模型的 1/6.5 且性能接近。
- 问题
- 提示注入防护模型在法律合同上的误报率未知。
- 方法
- 实测 11 个开源防护模型，并用中端模型初筛、前沿模型复核的级联 LLM 方案替代。
- 结果
- 文档级误报率最高 92.39%，两个防护模型配对 AUC 低于随机；级联方案成本为纯前沿模型的 1/6.5 且性能接近。
- 影响
- 现成防护模型在高价值文档场景不可直接上线，级联 LLM 是更划算的落地路径。
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11个提示注入防护模型在法律合同上误报率最高92.39%，五条正则基线未被帕累托支配
- •文档级误报率最高达92.39%，两个防护模型配对AUC低于随机水平
- •仅含五条正则的基线未被任何防护模型帕累托支配
- •「越权范围声明」威胁类别上所有防护模型得分均为零
- •级联方案（中端初筛+前沿复核）成本为纯前沿模型的1/6.5且性能接近
为什么重要：直接部署在文档分析系统前的防护模型在真实法律文本上可能大量误拦，选型需先测误报而非只看拦截率。
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