大语言模型遭遇“提示注入”攻击：风险初探

人工智能

2023-02-02 05:26:36

LLM 的新威胁：揭秘“提示注入”攻击

在人工智能时代，大型语言模型 (LLM) 凭借其强大的文本生成能力大放异彩。然而，近期出现的“提示注入”攻击技术为 LLM 的安全敲响了警钟。本文将深入探讨“提示注入”攻击的原理、风险以及防范措施，助您了解并保障 LLM 的安全使用。

什么是“提示注入”攻击？

“提示注入”攻击是一种专门针对 LLM 的攻击手法。LLM 在生成文本时高度依赖提示词。攻击者可以通过精心设计的提示词，诱骗 LLM 生成恶意代码或泄露敏感信息。

例如，如果攻击者在提示词中输入“生成一个包含用户密码的表格”，LLM 可能会根据其训练数据中的信息生成一个包含真实用户密码的表格。这就是“提示注入”攻击的原理。

“提示注入”攻击的风险

“提示注入”攻击的风险主要表现在以下几个方面：

数据泄漏： 攻击者可以使用“提示注入”攻击，诱导 LLM 泄露敏感信息，如用户密码、信用卡信息等。这些信息一旦泄露，可能会被攻击者用于非法目的，造成严重后果。
恶意代码生成： 攻击者可以使用“提示注入”攻击，诱导 LLM 生成恶意代码。这些恶意代码可以被攻击者植入到系统中，从而控制系统或窃取数据。
模型污染： 攻击者可以使用“提示注入”攻击，向 LLM 中注入恶意数据。这些恶意数据可能会污染 LLM 的训练数据，导致 LLM 生成错误或有害的输出。

防范“提示注入”攻击的措施

目前，针对“提示注入”攻击，还没有完全有效的防范措施。但是，我们可以采取一些措施来降低风险：

提示词审查： 在使用 LLM 生成文本时，需要对提示词进行严格的审查，防止攻击者利用恶意提示词进行攻击。

安全沙箱： 在使用 LLM 生成文本时，可以使用安全沙箱来隔离 LLM 的运行环境，防止攻击者利用 LLM 生成恶意代码。

模型鲁棒性： 通过训练数据增强和模型优化等手段，提高 LLM 对“提示注入”攻击的鲁棒性，使其不易受到攻击。

代码示例：

# 提示注入攻击示例
import openai

# 设置 API 密钥
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 创建一个提示
prompt = "生成一个包含用户密码的表格"

# 向 LLM 发送请求
response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-003", prompt=prompt)

# 输出结果
print(response.choices[0].text)