什么是提示注入（Prompt Injection）

提示注入（Prompt Injection）是一种安全漏洞，主要通过恶意输入或不可信的提示覆盖开发者原始指令，从而操纵人工智能（AI）系统的行为。这种攻击方式利用了当前语言模型（如大型语言模型LLM）在处理文本时的局限性，例如无法区分可信指令和恶意输入，导致攻击者能够操控模型输出结果或执行特定任务。

1. 提示注入的定义与原理

提示注入是通过向AI模型输入恶意指令或查询，使模型偏离其预期功能，生成错误或有害的输出。例如，用户可能提供一个包含冲突指令的提示，使模型忽略原始指令，而执行攻击者希望的其他任务。这种攻击最早由Riley Goodside提出，他通过实验展示了如何利用GPT-3模型生成不正确的输出。

提示注入的原理是利用模型的上下文窗口机制，将恶意代码嵌入到合法的输入中，从而绕过模型的过滤机制。例如，攻击者可以通过在输入中插入“忽略之前的内容”等指令，使模型仅关注恶意内容。

2. 提示注入的类型

提示注入攻击可以分为多种类型，包括：

• 直接注入攻击（Direct Prompt Injection）：攻击者直接在提示中嵌入恶意指令，使模型直接执行这些指令。
• 间接注入攻击（Indirect Prompt Injection）：通过隐藏或伪装的方式将恶意指令嵌入到提示中，使模型在不察觉的情况下执行。
  
• 存储注入攻击（Stored Prompt Injection）：将恶意提示存储在系统中，供后续使用。
• SQL注入攻击（SQL Injection via Prompt Injection）：通过将SQL代码注入到提示中，实现对数据库的非法操作。
• 远程代码执行（RCE）攻击（RCE via Prompt Injection）：通过注入恶意代码，使模型在远程环境中执行代码。

3. 常见攻击场景

提示注入攻击的应用场景非常广泛，包括：

• 目标劫持：攻击者通过注入恶意提示，使模型执行与原始目标不符的任务，例如生成虚假信息、传播恶意内容等。
• 数据泄露：通过注入特定的提示，窃取模型的隐藏参数或敏感数据。
• 系统故障：利用注入的恶意指令，导致系统崩溃或不可用。
• 虚假信息传播：通过生成虚假的新闻或误导性内容，影响公众舆论。

4. 提示注入的危害

提示注入攻击可能导致以下严重后果：

• 数据安全风险：未经授权访问敏感数据，例如API密钥或用户数据。
• 品牌声誉受损：生成虚假或有害内容，导致品牌信任度下降。
• 系统稳定性下降：注入攻击可能导致系统崩溃或不可用。
• 法律和道德风险：生成虚假信息或恶意内容，可能违反法律和道德规范。

5. 防御策略

为了防止提示注入攻击，开发者和组织可以采取以下措施：

• 输入验证：对用户输入进行严格的验证和过滤，确保其符合预期格式。
• 使用分隔符：在系统提示中使用分隔符（如“####”）来隔离用户输入，防止恶意代码覆盖系统指令。
• 黑白名单验证：通过黑名单检查恶意提示，或通过白名单验证合法输入。
• 增强模型的指令识别能力：通过训练模型识别和过滤恶意指令，提高其对恶意输入的鲁棒性。
• 使用工具和框架：例如NVIDIA的NeMo工具包和Rebuff防御机制，帮助检测和防御提示注入攻击。

6. 总结

提示注入是一种严重的安全威胁，它通过利用语言模型的漏洞，使攻击者能够操控AI系统的输出。这种攻击不仅威胁到数据安全和系统稳定性，还可能对品牌声誉造成不可逆的损害。因此，开发者和组织应采取多层次的防御措施，包括技术手段、操作策略和安全意识培训，以降低提示注入攻击的风险。