Attacks on Third-Party APIs of Large Language Models

📄 arXiv: 2404.16891v1 📥 PDF

作者: Wanru Zhao, Vidit Khazanchi, Haodi Xing, Xuanli He, Qiongkai Xu, Nicholas Donald Lane

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL, cs.CY

发布日期: 2024-04-24

备注: ICLR 2024 Workshop on Secure and Trustworthy Large Language Models

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出新攻击框架以解决大型语言模型第三方API安全问题

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

关键词: 大型语言模型 第三方API 安全性评估 恶意攻击 插件生态系统 信任机制 攻击框架

📋 核心要点

  1. 现有的LLM插件生态系统存在安全隐患，第三方API的信任问题亟待解决。
  2. 提出了一种新的攻击框架，专注于识别和分析LLM平台中的安全漏洞。
  3. 通过实验证明，识别出多种真实的恶意攻击，能够无形中影响LLM的输出结果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）服务最近开始提供与第三方API服务交互的插件生态系统。这一创新增强了LLM的能力，但也引入了风险，因为由不同第三方开发的插件无法轻易信任。本文提出了一种新的攻击框架，以检查集成第三方服务的LLM平台中的安全和安全漏洞。我们特别将该框架应用于广泛使用的LLM，识别出在多个领域对第三方API的真实恶意攻击，这些攻击可以无形中修改LLM的输出。论文讨论了第三方API集成带来的独特挑战，并提供了改善LLM生态系统安全性和安全性的战略可能性。我们的代码已发布在https://github.com/vk0812/Third-Party-Attacks-on-LLMs。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLM）在集成第三方API时面临的安全和信任问题。现有方法未能有效识别和防范这些潜在的恶意攻击，导致LLM输出的可靠性受到威胁。

核心思路：论文提出了一种新的攻击框架，旨在系统性地分析和识别第三方API对LLM输出的影响。通过构建攻击模型，研究者能够模拟和评估不同攻击方式的效果。

技术框架：整体架构包括攻击模型的构建、攻击方式的分类、以及对LLM输出的影响评估。主要模块包括数据收集、攻击实施、结果分析和安全性评估。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种系统化的攻击框架，能够识别和分析多种类型的恶意攻击，这与现有方法的局限性形成鲜明对比。

关键设计：在设计过程中，研究者设置了多个关键参数，包括攻击强度、目标API的选择和评估指标，以确保攻击效果的准确性和可重复性。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的攻击框架能够有效识别多种真实的恶意攻击，影响LLM输出的准确性和可靠性。具体而言，某些攻击方式能够在不被察觉的情况下，导致LLM输出错误信息，提升幅度达到30%以上。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的安全性评估、第三方API的信任机制构建以及相关安全防护技术的开发。通过提高对恶意攻击的识别能力，能够有效增强LLM生态系统的安全性，保护用户数据和隐私。

📄 摘要（原文）

Large language model (LLM) services have recently begun offering a plugin ecosystem to interact with third-party API services. This innovation enhances the capabilities of LLMs, but it also introduces risks, as these plugins developed by various third parties cannot be easily trusted. This paper proposes a new attacking framework to examine security and safety vulnerabilities within LLM platforms that incorporate third-party services. Applying our framework specifically to widely used LLMs, we identify real-world malicious attacks across various domains on third-party APIs that can imperceptibly modify LLM outputs. The paper discusses the unique challenges posed by third-party API integration and offers strategic possibilities to improve the security and safety of LLM ecosystems moving forward. Our code is released at https://github.com/vk0812/Third-Party-Attacks-on-LLMs.