A Security Risk Taxonomy for Prompt-Based Interaction With Large Language Models

📄 arXiv: 2311.11415v2 📥 PDF

作者: Erik Derner, Kristina Batistič, Jan Zahálka, Robert Babuška

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2023-11-19 (更新: 2024-09-23)

DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3450388

💡 一句话要点

提出安全风险分类法以应对大语言模型的交互安全问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 安全风险 大语言模型 提示交互 风险分类 CIA三元组 攻击识别 应用安全

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有研究多集中于伦理和社会影响，缺乏对大语言模型交互中安全风险的系统评估。
  2. 方法要点：提出了一种安全风险分类法，涵盖用户与模型交互中的攻击类型及其目标，结合CIA三元组进行分析。
  3. 实验或效果：通过具体攻击示例，展示了分类法的实际应用价值，强调了安全风险的现实影响。

📝 摘要（中文）

随着大语言模型（LLMs）在越来越多的应用中普及，评估其相关的安全风险变得愈发必要。恶意行为者的利用潜力巨大，可能导致虚假信息、数据泄露和声誉损害等问题。本文填补了当前研究的空白，专注于LLMs在基于提示的交互中所带来的安全风险，超越了广泛讨论的伦理和社会影响。我们提出了一种安全风险分类法，沿着用户与模型的通信管道对攻击进行分类，并结合常用的机密性、完整性和可用性（CIA）三元组。通过具体的攻击示例，我们展示了这些风险的现实影响，旨在为开发稳健且安全的LLM应用提供指导，增强其安全性和可信度。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在基于提示的交互中存在的安全风险问题。现有方法多集中于伦理和社会影响，缺乏对具体安全风险的系统分类和分析。

核心思路：我们提出了一种安全风险分类法，旨在系统性地识别和分类与用户交互相关的安全风险。这种分类法不仅关注攻击类型，还考虑了攻击目标，帮助开发者理解潜在威胁。

技术框架：整体架构包括用户与模型的交互流程，分类法沿着这一流程识别不同类型的攻击。主要模块包括风险识别、攻击分类和风险评估。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新的安全风险分类法，结合了CIA三元组的视角，系统性地分析了攻击的目标和类型。这与现有方法的本质区别在于其更全面的风险评估。

关键设计：在设计过程中，我们设置了具体的攻击示例，以展示分类法的实际应用效果，并强调了在开发安全LLM应用时需要考虑的关键风险因素。通过这些设计，我们确保了分类法的实用性和有效性。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的安全风险分类法能够有效识别多种攻击类型，并在实际应用中展示了显著的风险评估能力。具体而言，通过案例分析，分类法能够提高对安全风险的识别率，帮助开发者制定更有效的安全策略。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大语言模型的开发与部署，尤其是在需要高安全性的环境中，如金融、医疗和公共安全等领域。通过提供系统的安全风险分类，开发者可以更有效地识别和应对潜在威胁，从而提升应用的安全性和用户信任度。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) permeate more and more applications, an assessment of their associated security risks becomes increasingly necessary. The potential for exploitation by malicious actors, ranging from disinformation to data breaches and reputation damage, is substantial. This paper addresses a gap in current research by specifically focusing on security risks posed by LLMs within the prompt-based interaction scheme, which extends beyond the widely covered ethical and societal implications. Our work proposes a taxonomy of security risks along the user-model communication pipeline and categorizes the attacks by target and attack type alongside the commonly used confidentiality, integrity, and availability (CIA) triad. The taxonomy is reinforced with specific attack examples to showcase the real-world impact of these risks. Through this taxonomy, we aim to inform the development of robust and secure LLM applications, enhancing their safety and trustworthiness.