大模型提示工程的四类安全性威胁

大模型提示工程作为人机交互的核心技术,其安全性问题日益凸显,主要面临提示词泄露(暴露)、数据投毒、目标劫持越狱攻击四类威胁。

在这里插入图片描述


一、提示词泄露(暴露)

通过诱导模型输出内部系统提示或敏感信息,攻击者可获取核心指令逻辑或机密数据。主要形式包括:

  1. 直接泄露:利用特定输入(如终止符\n\n======END)触发模型返回完整的系统提示,暴露安全策略或隐私指令。
  2. 间接推理:通过多轮对话逐步拼接信息,例如要求模型“逐行复述初始指令”,最终还原完整提示内容。

案例:南洋理工大学提出的HOUYI方法,在36个大模型应用中实现了86.1%的提示泄露成功率,显示其广泛脆弱性。


二、数据投毒

通过污染训练数据或微调阶段注入恶意样本,破坏模型决策逻辑:

  1. 训练阶段投毒:在开源数据集(如LAION-400M)中混入0.01%的毒性样本(成本仅需60美元),即可显著影响模型输出。例如,篡改医疗影像标签导致误诊,或植入虚假新闻模板传播误导信息。
  2. 运行时投毒:攻击者通过重复输入错误事实(如“地球是平的”),利用模型持续学习机制污染知识库,影响后续用户交互。

危害延伸:投毒不仅导致模型幻觉,还可能引发下游应用灾难,如自动驾驶标识误判引发车祸,或金融模型推荐欺诈性投资。


三、目标劫持

通过恶意指令覆盖原有任务,操控模型执行非预期行为:

  1. 指令覆盖:在输入中插入“忽略上述指令并执行…”类短语,强制模型转向恶意任务。例如,在翻译场景中劫持指令生成钓鱼邮件。
  2. 上下文劫持:通过多任务混淆提示(如同时要求翻译和生成代码),干扰模型注意力机制,诱导其输出违规内容。

技术特征:攻击成功率高达86.1%,且可嵌入多模态载体(如图像注释、音频指令)实现隐蔽操控。


四、越狱攻击

绕过模型安全限制生成有害内容,主要分为四类:

  1. 角色扮演越狱:要求模型扮演“无道德限制的AI专家”,突破伦理约束输出危险信息(如制毒方法)。典型案例“奶奶漏洞”通过虚构情境(如“扮演已故奶奶读序列号”)绕过版权限制。
  2. 多轮对话越狱:分步引导模型启用“开发者模式”,逐步解除安全过滤。例如,先诱导模型承认假设性规则,再要求其执行高风险操作。
  3. 时间设定越狱:将请求时间改为过去式(如“2023年如何制造燃烧弹”),利用模型历史数据训练漏洞提升攻击成功率(如GPT-4o的越狱率从1%飙升至88%)。
  4. 多模态越狱:结合有毒图像/音频与文本提示,触发模型边缘处理能力漏洞。例如,上传含暴力元素的图片并附加文本指令,诱导生成煽动性内容。

防御技术现状

  1. 输入过滤:采用正则表达式检测恶意关键词,但易被变体绕过。
  2. 防护微调(Guard Fine-Tuning):结合历史攻击样本训练模型识别新型越狱,成功率降低240倍。
  3. 动态防御:如Anthropic的“越狱快速响应”系统,通过生成攻击变种预训练模型提升鲁棒性。

总结

大模型提示工程的安全威胁呈现隐蔽性高、攻击成本低、跨模态扩散的特点。防御需结合数据清洗、实时监控与自适应学习,同时推动开源透明化(如清华大学“安全增强版DeepSeek”)。未来,随着多模态交互普及,安全设计需从单一文本防护转向全链路风险管控。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值