防御策略 1：安全前端 在 LLM 输入上，我们设计只能被系统使用的分隔符（delimiters），分离指令和数据。安全前端会留出一些 LLM special tokens（如下图中的 [MARK], [INST], ...），用于指令 / 数据分离，并删除数据部分可能含有的特殊分隔符，使其仅能被 LLM 应用系统（而非数据提供方 / 攻击者）所使用。
8、如果可以的话,请为业务逻辑的每个变种版本创建定制化的系统Prompt,而不是在任何地方都直接重用原始的系统Prompt。试图创建一个可以在任何地方都可以使用的系统Prompt将导致系统Prompt过于复杂,从而允许威胁行为者以更多的方式混淆模型,并操作用户上下文中的指令。 9、对于长时间交互场景,需要确保将系统Prompt放在数据的开...
Prompt injection 是最常见和众所周知的 LLM 攻击。它使攻击者能够控制 LLM 的输出,从而可能影响连接到 LLM 的下游查询和插件的行为。这可能会给未来用户带来额外的下游后果或响应。Prompt injection 攻击可以是直接的,也可以是间接的。 Directprompt injection 在Direct prompt injection 攻击的情况下,攻击者会直接与 ...
大语言模型(英文:Large Language Model,缩写LLM)中用户的输入称为:Prompt(提示词),一个好的 Prompt 对于大模型的输出至关重要,因此有了 Prompt Engneering(提示工程)的概念,教大家如何写好提示词 提示词注入(Prompt Injection)是几乎随着 Prompt Engneering 的出现同时出现的一个问题,就是想方设法让 LLM 规避原...
Prompt Injection是一种攻击技术,其本质与SQL注入类似,它通过在受控数据字段内嵌入指令,使得系统难以区分数据和指令,从而诱导模型返回非预期的结果。提示注入亦是黑客或恶意攻击者操纵AI模型的输入值,以诱导模型返回非预期的结果。Prompt Injection主要针对的目标是大语言模型(LLM)应用程序。这种攻击方式将给用户带来非常严...
Prompt Injection的本质与SQL注入类似,威胁行为者能够在受控数据字段内嵌入指令,使得系统难以区分数据和指令,威胁行为者可以通过控制AI模型的输入值,以诱导模型返回非预期的结果。因此,Prompt Injection将会给所有的LLM(大语言模型)应用程序带来非常严重的安全风险。 这种安全问题就在于,这些LLM应用程序的接口本质上都是可以...
一、提示注入(Prompt Injection) 漏洞描述:攻击者通过精心设计的输入操控LLM,导致LLM执行意外行动,甚至可能泄露敏感信息或控制后端系统。 防护策略:实施严格的输入验证和过滤机制,限制LLM接受非法或恶意的输入。同时,加强LLM的上下文管理能力,避免被外部输入操纵。 二、不安全输出处理(Insecure Output Handling) 漏洞描述:...
然而,随之而来的安全问题也愈发显著,尤其是提示词注入攻击(prompt injection)这一威胁,给LLM集成应用系统带来了严峻考验。近日,UC伯克利的研究人员与Meta团队联合推出了一套针对这一攻击的通用防御框架,引发了业内广泛关注。 提示词注入攻击概述 提示词注入攻击指的是攻击者利用数据源中的恶意信息,诱导LLM偏离其原始指令...
在当今人工智能的热潮中,大型语言模型(LLM)正以其强大的语言能力被广泛应用于各类系统。然而,这也使得它们面临新型安全威胁——提示词注入攻击(prompt injection)。近日,来自UC伯克利和Meta的研究小组发布了一项关于这种攻击的通用防御框架,受到学术界的广泛关注。
此外需要强调的是除了遵循这些缓解建议之外,采用安全习惯(例如:培训、多次渗透测试等)来补充应用程序安全性并避免对业务造成影响也非常重要 参考链接 OWASP. LLM01:2023 –Prompt Injections. 2023. OWASP llmtop10.LLM01: Prompt Injection. 2023. OpenAI.Developer Quickstart. 2022....