阅读笔记 - “Generative AI Security: Challenges and Countermeasures“

摘要：

• 本文探讨了生成性人工智能（GenAI）系统在多个行业中的扩展应用所带来的独特安全挑战，并概述了管理这些风险的潜在研究方向。

1. GenAI与传统安全的区别：

• GenAI系统，如大型语言模型（LLMs）、视觉语言模型（VLMs）和扩散模型，具有生成高质量内容的能力，这些能力超越了传统机器学习系统。
• GenAI模型可能成为攻击目标、无意中损害安全的工具，或被恶意行为者利用来攻击他人。

1.1 攻击目标：

• GenAI模型易受对抗性攻击和操纵，如越狱（jailbreaking）和提示注入（prompt injection）。
• 越狱技术通过特殊设计的提示操纵AI模型生成有害或误导性输出。
• 提示注入攻击通过在模型输入流中插入恶意数据或指令，使模型遵循攻击者的指令而非开发者的意图。

1.2 无意中的漏洞：

• GenAI系统可能在非对抗性或弱对抗性行为下产生漏洞，尤其是在其被误用或未充分保护的情境中。

1.3 工具：

• GenAI工具可能被恶意行为者用于创建恶意代码或有害内容，对数字安全系统构成重大威胁。

2. 现有方法的不足：

• GenAI系统与传统计算机系统在安全方面存在关键差异，需要新的方法来应对。

3. 潜在研究方向：