结论先说：三家都能检测越狱与提示词注入，差别在接入位置：Azure Prompt Shields 区分“用户提示攻击”和“文档攻击”，在 Foundry 中可直接拦截；AWS Bedrock Guardrails 把 Prompt Attack 作为内容过滤类别，Standard 层级还能识别提示词泄露；Google Model Armor 同时扫描提示与回复，可仅检测或检测并拦截。模型已在哪朵云上，通常就优先用哪家；多云或自建模型再考虑开源方案。 安全说明：本文只讲防护与评估，不提供任何越狱提示词、可复制攻击载荷或提示词包链接；仅测试你拥有或获得授权的系统。 一、功能对比表（可引用） 维度Azure Prompt ShieldsAWS Bedrock GuardrailsGoogle Model Armor越狱/直接注入用户提示攻击检测Prompt Attack：Jailbreak、Prompt Injection提示词注入与越狱检测间接注入（文档/网页）文档攻击检测；Agent 工具返回扫描为 Preview官方说明需用标签标记用户输入；不评估工具结果（据官方页面摘要，请以文档为准）可筛查提示与回复；支持 MCP 工具流量（据官方概览）提示词泄露—（需其他控制）Prompt Leakage（仅 Standard 层级）通过敏感数据过滤间接覆盖处理方式Foundry 中可拦截；API 只返回结果由你决定按过滤强度拦截/掩码仅检测或检测并拦截语言提示主要以英文训练评估，非英文需自测请查官方语言支持列表请查官方语言支持列表其他护栏内容安全分类、Groundedness 等拒绝话题、词过滤、PII、上下文 grounding、自动推理检查负责任 AI 过滤、敏感数据保护、恶意 URL 来源：Microsoft Learn Prompt Shields、AWS Bedrock 检测提示攻击、AWS 创建护栏、Google Model Armor 概览。标注“请查”的格子本文未逐项核实。价格与区域可用性变化快，请以各家官网为准。 二、三家分别怎么接 2.1 Azure Prompt Shields调用 Content Safety 的 Prompt Shields 接口，分别传入 user prompt 与 documents。官方强调它只判断“是否在操纵模型”，不判断内容是否有害、是否符合事实，需与其他护栏组合。 2.2 AWS Bedrock Guardrails创建 Guardrail，在内容过滤中开启 Prompt Attack 并设置强度；可用 ApplyGuardrail 对非 Bedrock 模型的文本单独评估（以官方文档为准）。 2.3 Google Model Armor创建模板，启用提示词注入与越狱检测，调用 sanitize 接口检查提示与回复；官方说明需使用区域端点，且少于 3 个词的输入会返回 NO_MATCH_FOUND。见 Sanitize prompts and...