대형 언어 모델의 간접적인 프롬프트 주입 공격으로부터 스포트라이팅을 통한 방어

Core Concepts

대형 언어 모델은 단일 텍스트 입력을 처리하도록 설계되었지만, 여러 입력을 연결하여 처리할 수 있다. 그러나 모델은 다양한 입력 소스를 구분할 수 없어 취약점이 발생한다. 스포트라이팅은 이를 해결하기 위한 프롬프트 엔지니어링 기술로, 입력의 출처를 나타내는 신호를 제공하여 모델이 다양한 입력을 구분할 수 있도록 돕는다.

Abstract

이 논문은 대형 언어 모델(LLM)의 간접적인 프롬프트 주입 공격(XPIA)에 대한 방어 전략을 소개한다. LLM은 단일 텍스트 입력을 처리하도록 설계되었지만, 여러 입력을 연결하여 처리할 수 있다. 그러나 모델은 다양한 입력 소스를 구분할 수 없어 취약점이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 저자들은 스포트라이팅이라는 프롬프트 엔지니어링 기술을 소개한다.
스포트라이팅은 입력 텍스트를 변환하여 모델이 입력의 출처를 구분할 수 있도록 돕는다. 저자들은 세 가지 스포트라이팅 기술을 제안한다:

구분자(delimiting): 입력 텍스트의 시작과 끝을 특수 토큰으로 표시한다.
데이터 마킹(datamarking): 입력 텍스트 내에 특수 토큰을 삽입한다.
인코딩(encoding): 입력 텍스트를 인코딩한다.

실험 결과, 이러한 스포트라이팅 기술은 XPIA 공격 성공률을 크게 낮출 수 있다. 특히 인코딩 기술이 가장 효과적이었다. 또한 데이터 마킹은 기본 NLP 작업 성능에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
저자들은 스포트라이팅이 LLM 시스템의 보안을 향상시키는 간단하고 효과적인 방법이라고 결론짓는다. 이 기술은 LLM의 구조적 한계를 해결하여 다양한 입력 소스를 구분할 수 있도록 돕는다.

Stats

대형 언어 모델(GPT-3.5-Turbo, GPT-4, GPT-3-Text-003)을 사용한 실험에서 스포트라이팅 기술 적용 전 XPIA 공격 성공률이 50% 이상이었다.
스포트라이팅 기술 적용 후 XPIA 공격 성공률이 2% 미만으로 크게 감소했다.

Quotes

"LLM은 단일 텍스트 입력을 처리하도록 설계되었지만, 여러 입력을 연결하여 처리할 수 있다. 그러나 모델은 다양한 입력 소스를 구분할 수 없어 취약점이 발생한다."
"스포트라이팅은 입력 텍스트를 변환하여 모델이 입력의 출처를 구분할 수 있도록 돕는다."

Key Insights Distilled From

Defending Against Indirect Prompt Injection Attacks With Spotlighting

by Keegan Hines... at arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14720.pdf

Deeper Inquiries

스포트라이팅 기술 외에 LLM의 보안을 향상시킬 수 있는 다른 방법은 무엇이 있을까?

LLM의 보안을 향상시키는 데에는 몇 가지 다른 방법이 있을 수 있습니다. 첫째로, 입력 데이터의 필터링 및 검증 과정을 강화하여 악의적인 명령어나 코드가 LLM에 도달하는 것을 방지할 수 있습니다. 또한, 사용자 인증 및 권한 부여 시스템을 강화하여 외부 입력에 대한 접근을 제한하고, 안전한 환경에서만 LLM이 실행될 수 있도록 보장할 수 있습니다. 더 나아가, LLM의 입력 및 출력을 모니터링하고 이상 징후를 탐지하는 방법을 도입하여 보안 위협에 대응할 수 있습니다. 또한, LLM의 모델 아키텍처 자체를 보완하여 보안 취약점을 최소화하는 방법도 고려할 수 있습니다.

스포트라이팅 기술이 LLM의 성능에 미치는 장기적인 영향은 어떨까?

스포트라이팅 기술은 LLM의 보안을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. 장기적으로 보면, 스포트라이팅 기술은 LLM이 외부 입력에 노출될 때 발생할 수 있는 잠재적인 보안 위협을 줄이는 데 도움이 될 것으로 예상됩니다. 이는 LLM이 안전하게 운영되고 악의적인 명령어에 의해 손상받지 않도록 보호하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 스포트라이팅 기술이 LLM의 신뢰성을 향상시키고 안정성을 제고하는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다.

스포트라이팅 기술을 악용하여 공격할 수 있는 방법은 없을까?

스포트라이팅 기술을 악용하여 공격할 수 있는 가능성은 존재합니다. 예를 들어, 악의적인 공격자가 시스템 프롬프트에 대한 정보를 획득하고 해당 정보를 활용하여 스포트라이팅 기술을 우회하거나 속일 수 있습니다. 또한, 스포트라이팅 기술을 이용하여 입력 데이터를 변조하거나 변형하여 LLM을 속일 수도 있습니다. 따라서, 스포트라이팅 기술을 구현할 때는 보안 취약점을 최소화하고 악용 가능성을 고려하여 신중한 접근이 필요합니다.