洞見 - Computer Security and Privacy - # 大型語言模型安全

注意力追蹤器：偵測大型語言模型中的提示注入攻擊

Q: 除了注意力機制，還有哪些 LLM 內部機制可以用於偵測和防禦提示注入攻擊？

除了注意力機制外，還有其他 LLM 內部機制可以用於偵測和防禦提示注入攻擊，以下列舉幾項： 隱藏狀態分析 (Hidden State Analysis): LLM 中的每一層 transformer 都會產生隱藏狀態 (hidden states)，這些狀態代表模型對輸入文本的理解。 通過分析正常輸入和攻擊輸入產生的隱藏狀態差異，可以找出潛在的攻擊。 例如，可以訓練一個分類器來區分正常和惡意輸入的隱藏狀態。 神經元激活模式 (Neuron Activation Patterns): 某些神經元可能對特定類型的提示注入攻擊更敏感。 通過監控這些神經元的激活模式，可以識別潛在的攻擊。 因果分析 (Causal Analysis): 可以使用因果分析技術來識別 LLM 輸出中對應於提示注入攻擊的部分。 例如，可以分析哪些輸入 token 對輸出 token 的影響最大，從而找出可疑的輸入。 強化學習 (Reinforcement Learning): 可以訓練一個強化學習代理來區分正常和惡意輸入，並根據其判斷採取相應的行動，例如拒絕惡意輸入或向用戶發出警告。 需要注意的是，這些方法大多仍處於研究階段，其有效性和可靠性還有待進一步驗證。

Q: 注意力追蹤器是否容易受到旨在繞過其偵測機制的對抗性攻擊？

是的，注意力追蹤器有可能受到旨在繞過其偵測機制的對抗性攻擊。攻擊者可以嘗試以下策略： 注意力分散 (Attention Deflection): 攻擊者可以在惡意提示中插入無害的文本片段，以分散注意力追蹤器對重要提示的注意力。 注意力操縱 (Attention Manipulation): 攻擊者可以設計特殊的輸入，試圖直接操縱 LLM 的注意力權重，使其偏離正常模式，從而繞過注意力追蹤器的偵測。 對抗性訓練 (Adversarial Training): 攻擊者可以利用對抗性訓練技術生成能夠繞過注意力追蹤器的惡意提示。 為了提高注意力追蹤器的魯棒性，可以考慮以下防禦措施： 結合多種偵測機制 (Ensemble Methods): 可以將注意力追蹤器與其他偵測機制結合使用，例如基於隱藏狀態分析或神經元激活模式的偵測方法，以提高整體的偵測能力。 對抗性訓練 (Adversarial Training): 可以使用對抗性訓練技術來增強注意力追蹤器對對抗性攻擊的魯棒性。 持續監控和更新 (Continuous Monitoring and Updating): 需要持續監控注意力追蹤器的性能，並根據最新的攻擊手段更新其模型和參數。

Q: 如何將注意力追蹤器整合到現有的 LLM 應用程式中，以提供更全面的安全防護？

將注意力追蹤器整合到現有的 LLM 應用程式中，可以按照以下步驟進行： 識別重要注意力頭： 使用注意力追蹤器的方法，在現有 LLM 模型上識別出對提示注入攻擊敏感的「重要注意力頭」。 開發監控模組： 開發一個獨立的監控模組，用於在 LLM 推理過程中實時收集和分析重要注意力頭的注意力分數。 設定閾值： 根據實驗和經驗，設定一個合理的閾值，用於判斷輸入是否為惡意提示。 整合到應用程式： 將監控模組整合到現有的 LLM 應用程式中，並設定當注意力分數超過閾值時觸發相應的防禦措施，例如： 拒絕請求： 直接拒絕可疑的用戶請求。 發出警告： 向用戶發出警告，提示可能存在安全風險。 記錄日誌： 記錄可疑請求的詳細信息，以便後續分析和處理。 需要注意的是，注意力追蹤器只是一個防禦層，不能完全保證 LLM 應用程式的安全。 為了提供更全面的安全防護，還需要結合其他安全措施，例如輸入驗證、輸出過濾、訪問控制等。

核心概念

本文介紹了一種名為「注意力追蹤器」的新方法，用於偵測大型語言模型 (LLM) 中的提示注入攻擊。該方法基於對 LLM 注意力機制的分析，特別是一種稱為「注意力分散效應」的現象，即攻擊性提示會將模型的注意力從原始指令轉移到注入的指令。

摘要