本论文研究基于大语言模型的自动评分（AG）系统中的提示注入攻击。随着LLM在自动评分中的广泛应用，其安全风险日益突出。攻击者可能通过提示注入操纵评分系统，使系统无论答案质量如何都给出高分，严重威胁教育评估的公平性、可靠性和完整性。作者系统性地研究了此类攻击在教育场景中的有效性，并评估了现有防御策略的效果。实验表明，当前基于LLM的自动评分系统仍然高度易受提示注入攻击。该研究旨在提高对这一新兴威胁的认识，并推动未来构建安全、稳健和可信的LLM教育系统。