我们发布了一篇新白皮书，介绍如何将Gemini 2.5打造为目前最安全的模型系列。尽管Gemini等大型语言模型（LLMs）在处理任务（如总结邮件）方面持续改进，但它们可能面临隐藏的恶意指令风险，这些指令会诱使AI泄露私人数据或滥用权限。间接提示注入（Indirect Prompt Injection）是一种现实的网络安全威胁，可能导致AI难以区分真实用户指令与数据中的操纵命令。为此，我们的新白皮书《防范针对Gemini的间接提示注入的经验教训》详细阐述了应对这一挑战的战略方案，旨在保护由高级语言模型支持的代理型AI工具免受潜在攻击，确保其安全性与可靠性。

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