Sichere Sprachmodelle gegen versteckte Angriffe
Lern, wie man Sprachmodelle vor Manipulation schützt und sichere Antworten garantiert.
Fangzhou Wu, Ethan Cecchetti, Chaowei Xiao
― 6 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
- Wie Sprachmodelle funktionieren
- Das Problem mit indirekten Angriffen
- Ein neuer Ansatz zur Sicherheit
- Informationsflusskontrolle
- Die Struktur des neuen Systems
- Wie das System funktioniert
- Vorteile der neuen Struktur
- Bewertung der Sicherheitsleistung
- Fallstudien
- Umgang mit verschiedenen Angriffsarten
- Praktische Anwendungen
- Fazit
- Zukünftige Richtungen
- Originalquelle
- Referenz Links
In der heutigen Welt sind Systeme, die fortschrittliche Sprachmodelle nutzen, unerlässlich, um Benutzeranfragen zu verarbeiten und zu beantworten. Allerdings können diese Systeme anfällig für Angriffe sein, die versteckte Eingaben verwenden, um ihr Verhalten zu manipulieren. Dieser Artikel beleuchtet, wie man diese Systeme vor solchen versteckten Angriffen schützen kann, indem man ihre Komponenten effektiv organisiert und Sicherheitsmassnahmen einsetzt.
Wie Sprachmodelle funktionieren
Sprachmodelle sind Werkzeuge, die menschliche Texte verstehen und generieren können. Sie funktionieren, indem sie Eingaben (Benutzeranfragen) aufnehmen und Antworten basierend auf dem Wissen, das sie gelernt haben, generieren. Diese Systeme sind in der Lage, verschiedene Aufgaben zu erledigen, indem sie Benutzeranfragen in kleinere Schritte zerlegen und jeden Schritt nacheinander verarbeiten. Während diese Struktur flexible und intelligente Antworten ermöglicht, kann sie auch zu Sicherheitsrisiken führen.
Das Problem mit indirekten Angriffen
Eine der grossen Schwachstellen in Sprachmodell-Systemen sind indirekte Eingabe-Injektionsangriffe. In diesen Fällen kann ein Angreifer schädliche Eingaben in externe Informationen, wie E-Mails oder andere Dokumente, einbetten, die das System abruft. Wenn das System diese Informationen verarbeitet, kann es den schädlichen Eingaben folgen, was zu unbeabsichtigten Aktionen führt. Zum Beispiel könnte ein Angreifer ein Sprachmodell dazu bringen, sensible Informationen an unbefugte Empfänger zu senden.
Ein neuer Ansatz zur Sicherheit
Um diese Risiken zu adressieren, trennt ein neues Systemdesign die Planungs- und Ausführungsfunktionen von Sprachmodell-Systemen. Das bedeutet, dass, wenn eine Anfrage bearbeitet wird, der Teil des Systems, der entscheidet, was zu tun ist (der Planer), keinen Zugriff auf untrusted Daten hat. Stattdessen erhält er nur Informationen, die als sicher verifiziert wurden. Der ausführende Teil des Systems, der die geplanten Aktionen durchführt, kann alle Datenquellen abrufen, jedoch nur nach einer gründlichen Sicherheitsprüfung.
Informationsflusskontrolle
Ein zentrales Prinzip dieses neuen Ansatzes ist die Informationsflusskontrolle. Diese Technik verfolgt, wie Daten durch das System fliessen, um sicherzustellen, dass schädliche oder untrusted Informationen vertrauenswürdige Entscheidungen nicht beeinflussen. Durch die Durchsetzung strenger Regeln darüber, welche Daten von welchen Teilen des Systems eingesehen werden können, können wir verhindern, dass Angreifer die Ergebnisse manipulieren.
Die Struktur des neuen Systems
Das vorgeschlagene System ist so strukturiert, dass es sowohl Sicherheit als auch Effizienz fördert. Es umfasst:
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Ein Planer: Diese Komponente erstellt eine Reihe von Schritten, die das System als Antwort auf eine Benutzeranfrage ausführen wird. Der Planer kann nur auf vertrauenswürdige Informationen zugreifen.
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Ein Ausführer: Dieser Teil übernimmt die geplanten Schritte und führt sie aus. Er hat Zugriff auf alle Datenquellen, einschliesslich untrusted, muss jedoch unter der Aufsicht eines Sicherheitsmonitors operieren.
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Ein Sicherheitsmonitor: Dieser Wächter überprüft alle Interaktionen, um sicherzustellen, dass untrusted Daten den Ausführungsprozess nicht kontaminieren. Er filtert, welche Informationen den Planer beeinflussen können, um das System zu schützen.
Wie das System funktioniert
Wenn ein Benutzer eine Anfrage sendet, treten folgende Schritte in Kraft:
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Benutzereingabe: Der Benutzer sendet eine Anfrage an das System, zum Beispiel um eine Zusammenfassung eines Dokuments zu bitten.
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Schritt-Generierung: Der Planer erstellt Schritte basierend auf der Anfrage und verwendet dabei nur vertrauenswürdige Informationen.
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Sicherheitsprüfung: Der Sicherheitsmonitor bewertet alle Informationen, die der Ausführer verwenden wird. Wenn diese Informationen als sicher erachtet werden, fährt der Ausführer fort.
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Ausführung: Der Ausführer führt die geplanten Schritte aus, möglicherweise unter Zugriff auf untrusted Daten, jedoch immer unter den wachsamen Augen des Sicherheitsmonitors.
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Ergebnisübermittlung: Sobald die Ausführung abgeschlossen ist, werden die Ergebnisse an den Benutzer zurückgegeben.
Dieser organisierte Ansatz ermöglicht eine effektive Verarbeitung von Benutzeranfragen und minimiert das Risiko versteckter Angriffe.
Vorteile der neuen Struktur
Das neue Systemdesign bietet mehrere Vorteile:
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Robuste Sicherheit: Durch die Trennung des Planers von untrusted Daten kann das System Anfragen sicher verarbeiten, ohne das Risiko versteckter Manipulation.
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Flexibilität: Der Ausführer kann weiterhin auf eine Vielzahl von Informationen zugreifen, um Aufgaben zu erledigen, sodass die Benutzer umfassende Ergebnisse erhalten.
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Einfache Updates: Da sich Sprachmodelle weiterentwickeln, erfordert die zugrunde liegende Struktur dieses Systems keine Umstrukturierung, was nahtlose Updates ermöglicht.
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Klare Verantwortlichkeit: Da jede Komponente spezifische Aufgaben übernimmt, ist es einfacher zu erkennen, wo Probleme auftreten könnten, wenn etwas schiefgeht.
Bewertung der Sicherheitsleistung
Umfassende Tests haben gezeigt, dass Systeme, die mit diesem neuen Design entwickelt wurden, erfolgreich gegen verschiedene Angriffsformen gewappnet sind. In praktischen Szenarien konnten diese Systeme potenzielle Sicherheitsverletzungen effektiv blockieren, ohne ihre Fähigkeit, Aufgaben zu erfüllen, zu beeinträchtigen.
Fallstudien
Stellen wir uns ein Szenario vor, in dem ein Benutzer darum bittet, E-Mails über Budgets zu überprüfen. Wenn eine der E-Mails von einer untrusted Quelle mit schädlichen Anweisungen kommt, kann das neue System verhindern, dass diese Anweisungen den Planer beeinflussen. Das bedeutet, dass selbst wenn der Angreifer versucht, schädliche Eingaben in die E-Mail einzufügen, das System nur vertrauenswürdige E-Mails zur Entscheidungsfindung verwenden wird.
In einem anderen Fall, wenn ein Benutzer zwei verschiedene Informationsdateien kombinieren möchte und eine der Dateien bekannte schädliche Anweisungen enthält, wird das System die untrusted Datei während der Planungsphase ablehnen. Das stellt sicher, dass alle generierten Ausgaben keinen schädlichen Inhalt enthalten.
Umgang mit verschiedenen Angriffsarten
Die Sicherheitsstruktur ist darauf ausgelegt, verschiedene Arten von Angriffen zu bewältigen:
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Ein-Schritt-Komplott: Hier versucht ein Angreifer, schädliche Anweisungen in einen einzigen Schritt einzuschleusen. Das System blockiert diese Anweisungen effektiv, indem sichergestellt wird, dass nur vertrauenswürdige Daten die anfängliche Planung beeinflussen.
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Kettenbasierter Komplott: Hier erfolgt der Angriff über mehrere Schritte, wobei die Ausgabe eines Schrittes den nächsten beeinflusst. Der Sicherheitsmonitor stellt sicher, dass, wenn ein Schritt auf untrusted Informationen basiert, die gesamte Kette gestoppt wird.
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Bedingter Komplott: Dabei handelt es sich um versteckte Anweisungen, die nur unter bestimmten Bedingungen aktiviert werden. Mit der neuen Struktur kann das System erkennen, wann eine Bedingung zu schädlichen Aktionen führen würde, und dies verhindern.
Praktische Anwendungen
Die Implementierung dieses Sicherheitsmodells kann verschiedenen Bereichen zugutekommen, von Finanzen, in denen oft sensible Daten behandelt werden, bis hin zum Gesundheitswesen, wo Patientendaten geschützt werden müssen. Organisationen können darauf vertrauen, dass ihre Systeme Anfragen genau beantworten, ohne das Risiko vertrauliche Informationen preiszugeben.
Fazit
Die Fortschritte in der Technologie der Sprachmodelle bringen sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich. Durch die Einführung eines Systemdesigns, das Sicherheit durch strukturierte Planungs- und Ausführungsprozesse priorisiert, können Organisationen die Risiken im Zusammenhang mit indirekten Eingabe-Injektionen mindern. Dies stellt sicher, dass die Sprachtechnologie weiterhin in einer Weise gedeiht, die Benutzer und deren Daten effektiv schützt.
Zukünftige Richtungen
Obwohl dieser Ansatz robuste Lösungen bietet, ist laufende Forschung notwendig, um Sicherheitsmassnahmen gegen aufkommende Bedrohungen zu verfeinern und anzupassen. Die Verbesserung der Robustheit von Sicherheitsmonitoren, die Effizienz von Planern zu steigern und Anpassungsfähigkeit mit sich entwickelnden Sprachmodellen sicherzustellen, sind wichtige Bereiche für zukünftige Studien. Mit dem Fortschritt der Technologie werden kontinuierliche Evaluierungen und Innovationen entscheidend sein, um ein sicheres und funktionales Umfeld für Sprachmodell-Systeme aufrechtzuerhalten.
Titel: System-Level Defense against Indirect Prompt Injection Attacks: An Information Flow Control Perspective
Zusammenfassung: Large Language Model-based systems (LLM systems) are information and query processing systems that use LLMs to plan operations from natural-language prompts and feed the output of each successive step into the LLM to plan the next. This structure results in powerful tools that can process complex information from diverse sources but raises critical security concerns. Malicious information from any source may be processed by the LLM and can compromise the query processing, resulting in nearly arbitrary misbehavior. To tackle this problem, we present a system-level defense based on the principles of information flow control that we call an f-secure LLM system. An f-secure LLM system disaggregates the components of an LLM system into a context-aware pipeline with dynamically generated structured executable plans, and a security monitor filters out untrusted input into the planning process. This structure prevents compromise while maximizing flexibility. We provide formal models for both existing LLM systems and our f-secure LLM system, allowing analysis of critical security guarantees. We further evaluate case studies and benchmarks showing that f-secure LLM systems provide robust security while preserving functionality and efficiency. Our code is released at https://github.com/fzwark/Secure_LLM_System.
Autoren: Fangzhou Wu, Ethan Cecchetti, Chaowei Xiao
Letzte Aktualisierung: 2024-10-10 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2409.19091
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.19091
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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