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10种AI攻击类型和OWASP Top 10:应对大型语言模型安全风险

10种AI攻击类型和OWASP Top 10:应对大型语言模型安全风险-威武网安

此为基于大型语言模型(LLM)的人工智能(AI)应用程序的重要漏洞类型的列表。突出了它们存在的普遍性、可利用性和潜在影响,提供一个易于理解和采用的指南,来指导如何应对LLM应用中可能存在的安全风险。

LLM01:2023 – 提示词注入(Prompt Injections)

针对LLM应用的Prompt注入攻击是指利用精心设计的提示来操纵LLM,使模型忽略之前的指令或执行非预期的操作。

如何预防:
对用户提供的提示执行严格的输入验证和清除。
使用上下文感知过滤和输出编码来防止提示操作。
定期更新和微调LLM,以提高其对恶意输入和边缘案例的理解。
监控和记录LLM交互,以检测和分析潜在的即时注入尝试。

LLM02:2023 – 数据泄露(Data Leakage)

Data Leakage是指利用LLM的回答意外地泄露敏感信息、专有算法或其他机密细节。这可能导致未授权访问敏感数据、知识产权或隐私侵犯。

如何预防:
实现严格的输出过滤和上下文感知机制,以防止LLM泄露敏感信息。
在LLM的训练过程中使用差异隐私技术或其他数据匿名化方法,以降低过度拟合或记忆的风险。
定期审计和审查LLM的回复,以确保敏感信息不会被无意中披露。
监控和记录LLM交互,以检测和分析潜在的数据泄露事件。

LLM03:2023 – 不充分的沙箱保护(Inadequate Sandboxing)

Inadequate Sandboxing攻击是指利用LLM的环境没有被有效地隔离或限制,当它访问外部资源或敏感系统时,可能导致潜在的利用、未授权访问或非预期的行为发生。

如何预防:
实现适当的沙盒技术,将LLM环境与其他关键系统和资源隔离开来。
限制LLM对敏感资源的访问,并将其功能限制在预期用途所需的最低限度。
定期审核和审查LLM的环境和访问控制,以确保保持适当的隔离。
监视和记录LLM交互,以检测和分析潜在的沙箱问题。

LLM04:2023 – 未授权代码执行(Unauthorized Code Execution)

Unauthorized Code Execution攻击是指利用LLM的生成能力来执行恶意代码或命令,从而对底层系统造成影响或损害。这种攻击可能会导致未授权访问、数据泄露、系统破坏等后果。

如何预防:
实施严格的输入验证和清除过程,以防止LLM处理恶意或意外提示。
确保正确的沙盒,并限制LLM的功能,以限制其与底层系统交互的能力。
定期审核和审查LLM的环境和访问控制,以确保不可能采取未经授权的行动。
监视和记录LLM交互,以检测和分析潜在的未经授权的代码执行问题。

LLM05:2023 – SSRF漏洞(SSRF Vulnerabilities)

针对LLM应用的SSRF Vulnerabilities攻击是指利用LLM的功能来发起未经授权的请求或访问受限的资源,例如内部服务、API或数据存储。这种攻击可能会导致未授权访问、数据泄露、系统破坏等后果。

如何预防:
实施严格的输入验证和清除,以防止恶意或意外提示启动未经授权的请求。
强制执行适当的沙盒,并限制LLM对网络资源、内部服务和API的访问。
定期审核和审查网络和应用程序安全设置,以确保内部资源不会无意中暴露在LLM中。
监控和记录LLM交互,以检测和分析潜在的SSRF漏洞。

LLM06:2023 – 过度依赖 LLM 生成的内容(Overreliance on LLM-generated Content)

过度依赖LLM生成的内容,导致误传或错误的信息、降低人类在决策中的参与度、或减少批判性思维。组织和用户可能会在没有验证的情况下信任LLM生成的内容,导致错误、沟通不畅或意外后果。

如何预防:
为了防止与过度依赖LLM生成的内容有关的问题,请考虑以下最佳实践:
鼓励用户在做出决定或接受信息作为事实之前,验证LLM生成的内容并咨询其他来源。
实施人工监督和审查流程,以确保LLM生成的内容准确、适当且公正。
清楚地向用户传达LLM生成的内容是机器生成的,可能不完全可靠或准确。
培训用户和利益相关者认识到LLM生成内容的局限性,并以适当的怀疑态度对待它。
使用LLM生成的内容作为人力专业知识和投入的补充,而不是替代。

LLM07:2023 – AI对齐问题(Inadequate AI Alignment)

LLM应用的AI对齐问题是指由于LLM的目标和行为与预期的用例不一致导致的不良后果或漏洞。常见的AI对齐问题包括:目标定义不清,导致LLM优先考虑不良或有害的行为;奖励函数或训练数据不一致,导致模型行为出现意外;在各种情境和场景中对LLM行为的测试和验证不足。

如何预防:
明确定义LLM在设计和开发过程中的目标和预期行为。
确保奖励函数和训练数据与期望的结果一致,并且不鼓励不期望的或有害的行为。
定期测试和验证LLM在各种场景、输入和上下文中的行为,以识别和解决一致性问题。
实施监测和反馈机制,持续评估LLM的性能和一致性,并根据需要更新模型以改进一致性。

LLM08:2023 – 访问控制不足(Insufficient Access Controls)

未正确实施访问控制或身份验证机制时,访问控制不足,允许未经授权的用户与LLM交互并可能利用漏洞。比如未能对访问 LLM 强制执行严格的身份验证要求,或者基于角色的访问控制(RBAC)实现不足,甚至允许用户执行超出其预期权限的操作。由于身份验证机制较弱,攻击者未经授权访问LLM,从而允许他们利用漏洞或操纵系统。或者由于RBAC实现不足,具有有限权限的用户能够执行超出其预期范围的操作,从而可能造成损害或损害系统。

如何预防:
实现强大的身份验证机制,如多因素身份验证,以确保只有授权用户才能访问LLM。
使用基于角色的访问控制(RBAC)根据用户的角色和职责定义和强制执行用户权限。
对LLM生成的内容和操作实施适当的访问控制,以防止未经授权的访问或操纵。
根据需要定期审核和更新访问控制,以维护安全并防止未经授权的访问。

LLM09:2023 – 错误处理不当(Improper Error Handling)

当错误消息或调试信息以可能向攻击者泄露敏感信息、系统详细信息或潜在攻击媒介的方式公开时,会发生不正确的错误处理。常见的错误处理不当问题包括:1.通过错误消息公开敏感信息或系统详细信息;2.泄露可帮助攻击者识别潜在漏洞或攻击媒介的调试信息;3.无法正常处理错误,可能会导致意外行为或系统崩溃。

如何预防:
实现适当的错误处理机制,以确保正确地捕获、记录和处理错误。
确保错误消息和调试信息不会泄露敏感信息或系统详细信息。考虑为用户使用通用错误消息,同时为开发人员和管理员记录详细的错误信息。
定期查看错误日志,并采取必要措施解决已发现的问题,提高系统稳定性。

LLM10:2023 – 训练数据投毒(Training Data Poisoning)

当攻击者操纵LLM的训练数据或微调程序以引入可能危及模型的安全性,有效性或道德行为的漏洞,后门或偏差时,就会发生训练数据中毒。

如何预防:
通过从可信来源获取培训数据并验证其质量,确保培训数据的完整性。
实施稳健的数据净化和预处理技术,以消除训练数据中潜在的漏洞或偏见。
定期审查和审计LLM的培训数据和微调程序,以发现潜在问题或恶意操作。
利用监控和警报机制来检测LLM中的异常行为或性能问题,这可能表明训练数据中毒。

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文章名称:《10种AI攻击类型和OWASP Top 10:应对大型语言模型安全风险》
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