Mapping LLM Security Landscapes: A Comprehensive Stakeholder Risk Assessment Proposal

📄 arXiv: 2403.13309v1 📥 PDF

作者: Rahul Pankajakshan, Sumitra Biswal, Yuvaraj Govindarajulu, Gilad Gressel

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2024-03-20

备注: 10 pages, 1 figure, 3 tables

💡 一句话要点

提出风险评估流程以应对大型语言模型的安全挑战

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

关键词: 大型语言模型 安全风险评估 OWASP 威胁矩阵 信息安全 风险管理 场景分析

📋 核心要点

  1. 现有研究未能提供针对大型语言模型的具体风险分析方法，导致组织在部署时缺乏对潜在后果的理解。
  2. 本文提出了一种基于OWASP风险评级方法的风险评估流程，通过场景分析识别威胁代理并评估网络攻击的可能性。
  3. 通过构建综合威胁矩阵，本文为开发者、应用开发者和最终用户提供了全面的LLM相关风险评估，促进了有效的风险管理。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各个领域的快速应用标志着一个变革时代，展现了卓越的文本生成和问题解决能力。然而，这一技术进步伴随着显著的风险和脆弱性。尽管安全性不断增强，攻击者仍然利用这些弱点，影响了LLMs的整体可信度。现有的OWASP和MITRE研究提供了威胁和脆弱性的概述，但缺乏针对安全从业者和决策者的直接风险分析方法。为此，本文提出了一种风险评估流程，利用OWASP风险评级方法，进行场景分析以识别潜在威胁代理，并评估网络攻击的可能性。通过全面的影响分析，构建了一个综合的威胁矩阵，帮助利益相关者做出明智的决策以有效缓解风险。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在安全性方面的风险评估问题。现有方法未能为安全从业者提供直接、简洁的风险分析工具，导致对潜在威胁的认识不足。

核心思路：论文提出了一种基于OWASP风险评级方法的风险评估流程，通过识别潜在威胁代理和评估系统组件的脆弱性，帮助利益相关者理解和管理风险。

技术框架：整体流程包括场景分析、威胁代理识别、脆弱性评估和影响分析，最终构建综合威胁矩阵。主要模块包括风险识别、评估和决策支持。

关键创新：本文的创新点在于将传统的OWASP风险评级方法应用于大型语言模型的安全评估，填补了现有研究的空白，提供了针对特定利益相关者的风险分析工具。

关键设计：在设计过程中，重点考虑了威胁代理的多样性和系统组件的依赖关系，确保评估过程的全面性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过应用提出的风险评估流程，研究发现能够有效识别和评估大型语言模型的安全风险，构建的威胁矩阵为利益相关者提供了清晰的风险视图，促进了资源管理和安全策略的优化。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件开发、信息安全和政策制定等。通过提供系统的风险评估工具，帮助组织在部署大型语言模型时做出更明智的决策，从而降低安全风险，提升系统的整体安全性和信任度。

📄 摘要（原文）

The rapid integration of Large Language Models (LLMs) across diverse sectors has marked a transformative era, showcasing remarkable capabilities in text generation and problem-solving tasks. However, this technological advancement is accompanied by significant risks and vulnerabilities. Despite ongoing security enhancements, attackers persistently exploit these weaknesses, casting doubts on the overall trustworthiness of LLMs. Compounding the issue, organisations are deploying LLM-integrated systems without understanding the severity of potential consequences. Existing studies by OWASP and MITRE offer a general overview of threats and vulnerabilities but lack a method for directly and succinctly analysing the risks for security practitioners, developers, and key decision-makers who are working with this novel technology. To address this gap, we propose a risk assessment process using tools like the OWASP risk rating methodology which is used for traditional systems. We conduct scenario analysis to identify potential threat agents and map the dependent system components against vulnerability factors. Through this analysis, we assess the likelihood of a cyberattack. Subsequently, we conduct a thorough impact analysis to derive a comprehensive threat matrix. We also map threats against three key stakeholder groups: developers engaged in model fine-tuning, application developers utilizing third-party APIs, and end users. The proposed threat matrix provides a holistic evaluation of LLM-related risks, enabling stakeholders to make informed decisions for effective mitigation strategies. Our outlined process serves as an actionable and comprehensive tool for security practitioners, offering insights for resource management and enhancing the overall system security.