LLM防御：防止即时注入攻击

NVIDIA 技术博客：保护 LLM 系统不受即时注入的影响
随着人工智能的快速发展，语言模型在各种应用领域中发挥着越来越重要的作用。然而，这些模型也面临着各种安全威胁，其中之一就是即时注入攻击（Prompt Injection Attack）。为了保护语言学习模型（LLM）系统不受这种攻击的影响，NVIDIA 技术团队正在积极研发相应的防御技术。
即时注入攻击是一种针对 LLM 系统的攻击方式，它通过在模型输入中注入恶意提示（prompt），诱导模型产生攻击者期望的输出。这种攻击方式具有很高的隐蔽性，因为攻击者可以利用模型的自主学习能力，将恶意提示隐藏在日常用语中，使模型在不知不觉中泄露敏感信息。
为了应对这种威胁，NVIDIA 技术团队提出了一种基于深度学习的防御方法。该方法通过对模型输入进行自动过滤和检测，及时发现并剔除潜在的恶意提示。具体来说，该方法包括以下两个步骤：

1. 自动过滤：通过训练一个深度学习模型，对模型输入进行自动过滤。该模型接受输入文本作为输入，并预测输入中是否存在恶意提示。如果存在，则将该输入自动过滤掉，从而有效防止攻击者通过注入恶意提示影响模型输出。
2. 检测与修复：针对已经被攻击的模型输出，我们可以通过检测和修复机制对其进行纠正。具体来说，我们训练另一个深度学习模型，用于检测模型输出中是否存在错误或不合理的结果。如果存在，则对相应部分的文本进行修复，从而保证模型的输出结果符合预期。
   在实验中，NVIDIA 技术团队采用了 NVIDIA 的自有大型语言模型（LLM）进行测试。结果表明，该防御方法能够有效防止即时注入攻击的影响，保护 LLM 系统的安全性。具体来说，自动过滤步骤成功地过滤掉了大多数恶意提示，检测与修复步骤则成功地纠正了被攻击的模型输出。此外，该方法还具有较低的误报率，避免了正常输入被错误地过滤或纠正。
   除了实验结果外，NVIDIA 技术团队还分享了该方法在实际应用中的一些案例。例如，在一个实际场景中，攻击者试图通过注入恶意提示来获取某公司的敏感信息。然而，由于采用了上述防御方法，LLM 系统成功地过滤掉了恶意提示，避免了敏感信息的泄露。
   总之，随着人工智能技术的不断发展，LLM 系统面临着越来越多的安全威胁。即时注入攻击是一种较为隐蔽的攻击方式，但通过采用 NVIDIA 技术团队提出的深度学习防御方法，可以有效保护 LLM 系统的安全性。未来，我们还将继续深入研究相关的安全技术，为人工智能应用提供更加可靠的保障。