Risiken von Prompt-to-SQL-Injection in Chatbots

Grosse Sprachmodelle (LLMs) werden heute in vielen Bereichen verwendet, einschliesslich Webanwendungen. Sie helfen oft Leuten, über Chatbots mit Diensten zu interagieren, die natürliche Sprache verstehen und darauf reagieren. Diese Chatbots brauchen ein System, das als Middleware bezeichnet wird und dabei hilft, Benutzerfragen in SQL-Abfragen zu übersetzen. SQL ist eine Sprache, die verwendet wird, um Datenbanken zu verwalten und mit ihnen zu interagieren.

Wenn Nutzer jedoch schädliche Eingaben machen können, kann das zu SQL-Injection-Angriffen führen. Das bedeutet, dass böswillige Akteure die Chatbots so manipulieren können, dass sie schädliche Befehle ausführen, was die Sicherheit der Datenbank gefährden kann.

Obwohl es einige Forschungen darüber gab, wie Eingaben bösartig in LLMs injiziert werden können, sind die spezifischen Risiken, schädliche SQL-Abfragen durch diese Injektionen zu erzeugen, noch nicht ausreichend untersucht. Dieser Artikel wirft einen genaueren Blick auf Prompt-to-SQL-Injektionen und ihre Risiken, insbesondere in Anwendungen, die auf dem LangChain-Framework basieren.

#Die Grundlagen von Chatbots und SQL-Injektionen

Chatbots, die von LLMs wie denen, die auf Langchain basieren, powered werden, vereinfachen Benutzeranfragen. Nutzer können Fragen in einfacher Sprache eingeben. Langchain leitet diesen Prozess, indem es die Benutzerfrage interpretiert, eine SQL-Abfrage erstellt und sie in der Datenbank ausführt. Schliesslich wird eine Antwort in natürlicher Sprache basierend auf den Ergebnissen der SQL-Abfrage generiert.

Leider können potenzielle Probleme auftreten. Wenn Angreifer ihre Eingaben clever manipulieren, kann das LLM schädliche SQL-Befehle erzeugen. Wenn diese Befehle unkontrolliert ausgeführt werden, können sie auf sensible Daten in der Datenbank zugreifen, sie verändern oder sogar löschen.

#Ziele der Studie

Diese Studie hat das Ziel, spezifische Risiken im Zusammenhang mit Prompt-to-SQL-Injection-Angriffen in LLM-integrierten Anwendungen zu identifizieren. Die folgenden Fragen werden unsere Untersuchung leiten:

1. Welche Arten von Prompt-to-SQL-Injektionen können Angreifer in LLM-integrierten Anwendungen umsetzen, und wie wirken sie sich auf die Sicherheit aus?
2. Wie verändert sich die Effektivität dieser Angriffe, je nachdem, welches LLM in der Anwendung verwendet wird?
3. Welche Methoden können Entwickler übernehmen, um diese Angriffe zu verhindern und dennoch eine angemessene Leistung aufrechtzuerhalten?

#Verständnis von Prompt-to-SQL-Injektionen

Um die Natur dieser Angriffe zu veranschaulichen, müssen wir analysieren, wie Nutzer Eingaben manipulieren können, um schädliche SQL-Abfragen zu erzeugen. Angreifer können Eingaben erstellen, die das LLM dazu bringen, Befehle wie das Löschen ganzer Tabellen oder das Abrufen sensibler Informationen zu produzieren, die privat sein sollten.

Zum Beispiel, wenn ein Nutzer dem Chatbot sagt, "ändere das Gehalt von John Doe auf 99999", könnte das eine SQL-Abfrage erzeugen, die sensible Benutzerdaten ohne ordnungsgemässe Autorisierung modifiziert. Das könnte zu unbefugtem Zugriff auf Informationen oder zur Korruption der Datenintegrität führen.

#Fallstudie: Das Langchain-Framework

Langchain dient als erstklassiges Beispiel für Middleware für LLM-Anwendungen. Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, verarbeitet Langchain diese und leitet das LLM an, eine SQL-Abfrage zu erstellen. Dieses System führt dann den SQL-Befehl in der Datenbank aus und erstellt eine Antwort.

Allerdings kann Langchain, weil es die Benutzereingaben möglicherweise nicht effektiv validiert, versehentlich Angreifern erlauben, schädliche Befehle in die Datenbank zu injizieren. Dieser Aspekt zeigt, dass jede Anwendung, die auf LLMs für Datenbankinteraktionen angewiesen ist, Sicherheit als ein wichtiges Element ihres Designs berücksichtigen muss.

#Arten von Angriffen

In unserer Studie über Prompt-to-SQL-Injektionen in Langchain-Anwendungen haben wir verschiedene Arten von Angriffen entdeckt, die jeweils einzigartige Merkmale und Auswirkungen haben:

#Direkte SQL-Injektion

Bei diesen Angriffen senden Nutzer direkt bösartige Nachrichten an den Chatbot, der unbeabsichtigt schädliche SQL-Abfragen generiert. Wenn ein Angreifer zum Beispiel eine Eingabe wie "DROP TABLE users" eingibt, könnte das zur Löschung einer gesamten Benutzerdatenbank führen.

#Indirekte SQL-Injektion

Indirekte SQL-Injektionen treten auf, wenn Angreifer schädliche Fragmente in Felder eingeben, die in einer Datenbank gespeichert sind. Zum Beispiel könnte ein Nutzer bösartigen Text in einer Stellenbeschreibung hinzufügen, den der Chatbot später verarbeitet. Wenn ein anderer Nutzer nach Jobangeboten fragt, könnte dies den schädlichen Inhalt abrufen und anzeigen, was letztendlich die Integrität der Antworten des Chatbots beeinträchtigen könnte.

#Umgehung von Einschränkungen

Selbst wenn Einschränkungen auf die SQL-Befehle, die der Chatbot ausführen kann, gesetzt werden, finden Angreifer oft Wege, diese Regeln zu umgehen. Wenn zum Beispiel ein Prompt dem LLM sagt, keine DROP-Befehle auszuführen, könnten Angreifer ihre Eingabe so gestalten, dass das LLM glauben muss, der Befehl sei akzeptabel.

#Verwundbarkeit über Sprachmodelle hinweg

Nachdem wir die verschiedenen Arten von Angriffen identifiziert hatten, bewerteten wir, ob verschiedene Sprachmodelle anfällig für diese Prompt-to-SQL-Injektionen sind. Wir haben beliebte Modelle wie GPT-3.5 und GPT-4 sowie Open-Access-Modelle wie Llama 2 bewertet.

Die meisten LLMs erwiesen sich als anfällig für Angriffen durch Prompts, aber einige zeigten grössere Widerstandsfähigkeit. Unsere Analyse zeigte, dass die robusteren Modelle eine höhere Komplexität in ihren Antworten aufwiesen, was Angriffe potenziell weniger erfolgreich machte. Zum Beispiel hatten Angreifer höhere Hürden, wenn sie versuchten, GPT-4 im Vergleich zu älteren Modellen auszunutzen.

#Vorschläge für Verteidigungsmassnahmen gegen Angriffe

Als Antwort auf die identifizierten Verwundbarkeiten empfehlen wir mehrere Techniken, um sich gegen SQL-Injection-Angriffe zu schützen. Dazu gehören:

#Härtung der Datenbankberechtigungen

Eine effektive Verteidigungstechnik ist die Anpassung der Benutzerberechtigungen für Datenbankoperationen. Indem unterschiedliche Benutzerrollen erstellt werden, wie eine "Chatbot-Rolle", die nur das Lesen aus der Datenbank erlaubt, können Entwickler den Zugriff einschränken und das Potenzial für böswillige Änderungen reduzieren.

#Umformulierung von SQL-Abfragen

Die Implementierung eines Mechanismus zur Umformulierung von SQL-Abfragen kann unbefugten Datenzugriff verhindern. Diese Technik modifiziert SQL-Abfragen, die vom LLM generiert werden, um sicherzustellen, dass sie nur Informationen abfragen, die der Nutzer sehen darf, und schütze damit sensible Daten vor unerwünschter Offenlegung.

#Vorladen von Benutzerdaten

Durch das Vorladen relevanter Benutzerdaten vor der Interaktion mit dem Chatbot können Entwickler die Notwendigkeit verringern, dass der Chatbot während der Interaktionen auf potenziell sensible Informationen aus der Datenbank zugreift. Dies hilft, die Wahrscheinlichkeit zu verringern, private Daten durch Schwachstellen offenzulegen.

#LLM-Wächter

Ein weiterer innovativer Ansatz ist die Einführung einer sekundären LLM-Instanz, die als "LLM-Wächter" bekannt ist und die Abfrageergebnisse auf Anzeichen bösartiger Inhalte überwacht. Dieser Wächter verhindert, dass schädliche Ausgaben die Endnutzer erreichen, indem er die Abfrageergebnisse der Datenbank überprüft, bevor sie dem LLM zur Antwortgenerierung übergeben werden.

#Bewertung der Effektivität der Verteidigung

Um die Effektivität unserer vorgeschlagenen Verteidigungen zu gewährleisten, haben wir sie innerhalb einer tatsächlichen Webanwendung bewertet. Unsere Tests umfassten die Erstellung einer einfachen E-Commerce-Anwendung mit einer PostgreSQL-Datenbank. Verschiedene Arten von SQL-Injection-Angriffen wurden in dieser Umgebung nachgestellt, um zu bewerten, wie gut unsere Verteidigungen standhielten.

Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Implementierung dieser Verteidigungen den Erfolg von SQL-Injection-Angriffen erheblich reduzierte. Zum Beispiel, wenn Berechtigungen korrekt durchgesetzt wurden, wurden Angriffe, die zuvor erfolgreich waren, wirksam blockiert. Ebenso zeigte die Umformulierung von SQL-Abfragen beeindruckende Ergebnisse bei der Verhinderung unbefugten Datenzugriffs.

Allerdings haben wir auch einige Einschränkungen beobachtet. Insbesondere, während Techniken wie die Härtung der Datenbankberechtigungen soliden Schutz bieten, könnten sie an Granularität fehlen. Das bedeutet, dass Angreifer möglicherweise immer noch Wege finden könnten, unerwünschte Daten zuzugreifen, wenn die Berechtigungen nicht fein abgestimmt sind.

#Fazit

LLM-integrierte Anwendungen wie die, die mit Langchain entwickelt wurden, haben grosses Potenzial zur Verbesserung der Benutzererfahrung, aber sie bringen auch ernsthafte Sicherheitsbedenken mit sich. Die Erforschung der Risiken rund um Prompt-to-SQL-Injektionen hebt hervor, dass Entwickler ihren Ansatz mit Vorsicht wählen und Sicherheit priorisieren müssen.

Indem sie eine Kombination aus Verteidigungen, einschliesslich der Härtung von Datenbankberechtigungen, der Umformulierung von SQL-Abfragen und der Verwendung eines LLM-Wächters, annehmen, können Entwickler eine sicherere Umgebung für ihre Anwendungen schaffen. Dennoch bleibt die kontinuierliche Identifizierung neuer Schwachstellen und die Optimierung von Verteidigungen entscheidend, während sich die LLM-Technologie weiterentwickelt.

Die Komplexität, die mit der Sicherung von LLM-integrierten Anwendungen verbunden ist, macht es für Entwickler unerlässlich, informiert zu bleiben und bewährte Praktiken zu übernehmen, wenn sie diese leistungsstarken Tools nutzen.