為了防範LLMmap這種指紋識別攻擊，可以採取多種有效的對策。首先，增強模型的隨機性是關鍵，通過調整隨機採樣的超參數（如溫度和重複懲罰）來增加輸出結果的多樣性，從而使得攻擊者難以通過少量查詢來識別模型版本。其次，對系統提示進行加密或隱藏，避免直接暴露模型的元信息，這樣可以減少攻擊者通過查詢獲取敏感信息的機會。此外，實施輸入檢查和過濾機制，對於可疑的查詢進行拒絕或返回模糊的回應，這樣可以降低攻擊者獲取準確信息的可能性。最後，定期更新和訓練模型，並引入對抗性訓練技術，以提高模型對於指紋識別攻擊的抵抗力，這樣可以進一步增強系統的安全性。