捍卫您的 LLM 系统：抵御即时注入攻击

2023-09-05 02:49:44

保障 LLM 系统免受即时注入攻击的要诀

随着大型语言模型 (LLM) 系统在各个领域发挥着越来越重要的作用，保护它们免受即时注入攻击变得至关重要。最近曝光的 LangChain 插件提示注入漏洞引发了人们对该威胁的广泛关注，它可能会给 LLM 系统带来严重的安全隐患。本文将深入探讨这些漏洞，分析其潜在风险，并提供实用的建议，帮助您有效防御即时注入攻击，确保 LLM 系统的安全。

LangChain 插件中的提示注入漏洞

LangChain 是一个广泛用于自然语言处理的开源库，它提供了一系列插件来增强其功能。然而，这些插件中潜伏着提示注入漏洞，使攻击者能够在 LLM 系统处理用户输入时注入恶意代码，从而执行任意代码或进行恶意操作。

提示注入漏洞允许攻击者绕过输入验证，向 LLM 系统传递未经验证的代码，例如：

# 恶意提示
"根据以下代码生成一段文本：print('Hello World!')"

这种恶意代码可以导致各种安全问题，包括：

远程代码执行 (RCE) ：攻击者可以执行任意代码，从而控制整个系统。
服务器端请求伪造 (SSRF) ：攻击者可以伪造服务器端请求，从而访问内部网络资源。
SQL 注入 ：攻击者可以注入恶意 SQL 查询，从而窃取或破坏数据库中的数据。

应对即时注入攻击的建议措施

为保护您的 LLM 系统免受即时注入攻击，您可以采取以下措施：

使用最新版本的 LangChain： 最新版本的 LangChain 修复了已知的漏洞，因此建议您始终使用最新版本。
禁用不必要的插件： 禁用您不使用的插件可以缩小攻击面，降低被攻击的风险。
实施白名单： 您可以使用白名单来限制 LLM 系统可以访问的资源，从而防止攻击者访问敏感数据。
输入验证： 在处理用户输入时，应进行严格的输入验证，以防止恶意代码的注入。
遵循安全编码实践： 在编写代码时，应遵循安全编码实践，以防止注入漏洞的产生。
使用 Web 应用程序防火墙 (WAF) ：WAF 可以帮助您过滤恶意流量，防止注入攻击。

最佳实践示例

以下示例说明了如何在 LangChain 中实施最佳实践：

from langchain import LLM

# 使用最新版本的 LangChain
llm = LLM("YOUR_API_KEY", version="latest")

# 禁用不必要的插件
llm.disable_plugin("non_essential_plugin")

# 设置白名单
llm.set_whitelist(["example.com", "safe-api.com"])

# 输入验证
def validate_input(text):
    # 检查有害字符或脚本
    if not text.isalnum():
        raise ValueError("Invalid input")

# 调用 LLM
try:
    validated_text = validate_input(user_input)
    response = llm.generate_text(validated_text)
except ValueError:
    # 处理无效输入
    response = "Invalid input"