要高效地对大型语言模型进行红队测试,仅仅了解其架构或预期运作方式是不够的。你需要换位思考,站在对手的角度。这意味着要培养“攻击者思维”,一种积极寻找系统不足、非预期表现和可被利用之处的思考方式。这种视角往往与开发者或系统管理员的关注点截然不同,他们主要关注功能、稳定性以及对规范的遵循。核心转变:像对手一样思考开发软件(包括大型语言模型)通常涉及一种建设性思维:“我怎样才能按要求构建它?怎样才能使其可靠地用于预期目的?”防御者也同样会问:“我怎样才能保护此系统免受已知威胁,并确保其持续运行?”然而,攻击者会提出不同的问题:“我怎样才能破坏这个系统?”“它有哪些未明确的假设或隐藏的依赖,我可以加以利用?”“我怎样才能让它做出设计者从未预料或不希望的行为?”“这个系统保护或有权访问的最有价值的资产是什么?我怎样才能获取它?”采纳这种思维需要一个刻意的转变。这关乎将大型语言模型及其周遭环境视为一个待解的谜题、一个待攻破的堡垒、或一套可被突破的规则,而非仅仅是一个待使用的工具。作为红队成员,你的目标是模拟这种对抗性方法,以便在恶意行为者之前发现安全弱点。digraph G { rankdir=TB; node [shape=box, style="filled,rounded", fontname="Arial", margin=0.2]; edge [fontname="Arial"]; subgraph cluster_defender { label="构建者/防御者关注点"; bgcolor="#e9ecef"; D1 [label="预期功能", fillcolor="#a5d8ff"]; D2 [label="系统可靠性", fillcolor="#a5d8ff"]; D3 [label="已知威胁应对", fillcolor="#a5d8ff"]; D1 -> D2 [style=invis]; D2 -> D3 [style=invis]; } subgraph cluster_attacker { label="攻击者关注点"; bgcolor="#ffc9c9"; A1 [label="非预期行为", fillcolor="#ffa8a8"]; A2 [label="系统弱点", fillcolor="#ffa8a8"]; A3 [label="新型攻击手段", fillcolor="#ffa8a8"]; A1 -> A2 [style=invis]; A2 -> A3 [style=invis]; } Transition [label="视角转变", shape=cds, style=filled, fillcolor="#d0bfff", width=1.5, height=0.7]; // 移除了有问题的'pos'属性和外文字符。 // 连接到簇时,通常不需要隐藏节点D_mid和A_mid // 或依赖Graphviz的自动布局进行简单连接时。 // 如果需要更精确的布线,请考虑调整minlen或使用带有标签的虚拟节点。 // 将簇连接到过渡节点。 // 使用ltail和lhead连接簇。 D3 -> Transition [ltail=cluster_defender, minlen=2, color="#495057"]; Transition -> A1 [lhead=cluster_attacker, minlen=2, color="#495057"]; // 图形主标题在底部 graph [label="图:防御者关注预期用途,而攻击者关注滥用和安全弱点。", labelloc=b, fontsize=10, fontname="Arial"]; }防御者关注预期用途,而攻击者关注滥用和安全弱点。动机:是什么驱动了对大型语言模型的攻击?了解攻击者为何可能针对大型语言模型,与了解他们如何进行攻击同等重要。动机可能多种多样,影响所尝试的攻击类型以及对手可能表现出的持久性。随着大型语言模型越来越多地集成到关键应用中并处理敏感信息,它们变得越来越具吸引力的目标。常见的攻击者动机包括:经济利益:这是许多网络攻击的主要驱动因素。对于大型语言模型而言,这可能涉及:提取由大型语言模型处理或存储的敏感财务数据。利用大型语言模型大规模生成具有说服力的网络钓鱼邮件或诈骗内容。对依赖大型语言模型的组织服务进行勒索。出售被盗的模型权重或专有数据集。信息窃取:大型语言模型可能访问或训练于有价值的数据:个人身份信息 (PII):姓名、地址、社会安全号码。专有商业数据:商业机密、内部策略、源代码片段。模型内部信息:掌握模型架构或特定训练数据,对于策划进一步攻击或对竞争对手可能很有用。服务中断:攻击者可能旨在使大型语言模型无法使用或不可靠。拒绝服务 (DoS):通过请求淹没大型语言模型。服务降级:轻微改变大型语言模型的行为,使其产生不正确或无意义的输出,从而侵蚀信任。声誉损害:导致大型语言模型生成冒犯性、有偏见或有害内容,可能严重损害部署它的组织的声誉。影响与虚假信息:大型语言模型可以是生成文本的有力工具。恶意行为者可能寻求:生成虚假新闻或宣传内容。操控公众舆论。创建深度伪造或冒充个人。意识形态原因或黑客行动主义:一些攻击者的动机是希望揭露AI中被认为的缺陷、偏见或不道德用途。他们可能会针对大型语言模型来强调这些问题。智力挑战/名声:攻破一项新技术或在特定社区内获得名声的“刺激感”也可能是一种动机,特别是对于经验较少的攻击者而言。作为红队成员,考量这些不同动机有助于你构建真实的威胁情景,并将测试工作集中在最可能出现的攻击途径和具有影响力的结果上。常见的攻击者策略与战术尽管具体的攻击技术将在后续章节介绍,但了解攻击者所用的通用方法或“策略”,是采纳他们思维方式的根本所在。探测与试探:攻击者很少一次成功。他们会细致地探测系统的弱点。边界测试:他们会测试大型语言模型作为输入的接受极限。极长的提示会怎样?带有异常字符或编码的提示呢?语法正确但语义荒谬的提示呢?模糊测试:他们可能会使用自动化工具向大型语言模型的输入接口发送大量随机或畸形数据,寻找意外崩溃或错误消息,这些消息可能显示潜在的安全薄弱点。盘问模型:攻击者会尝试通过精心设计的问题来了解大型语言模型如何“思考”,这些问题旨在显露其底层系统提示、知识截止日期或安全指导。寻找阻力最小的路径:攻击者是务实的。他们通常会针对链条中最薄弱的环节。这可能不是复杂的LLM核心本身,而是:API和接口:弱身份验证、不当的输入验证或为大型语言模型提供服务的API中冗长的错误消息。连接系统:与大型语言模型集成的数据库、用户管理系统或第三方插件。人为因素:社会工程学手段诱骗用户或管理员以获取访问权限或信息。链式攻击:单个次要的安全不足本身可能看起来不重要。然而,攻击者擅长将多个小弱点结合起来以达成更大的目标。例如,一个小的信息泄露安全不足可能会显露出一个内部API端点,而该端点随后可能容易受到提示注入攻击。利用非预期功能(“跳出常规”思考):大型语言模型通常是根据特定的交互模式设计的。攻击者擅长找到设计者从未意图使用系统的方式。这是许多提示注入和越狱技术的核心:说服大型语言模型忽略其指令或执行被编程拒绝的操作。例如,一个设计用于客户支持的大型语言模型,如果其指令遵循能力可以被颠覆,则可能被操控以显露内部折扣码或个人身份信息。借用模糊性与上下文:语言本质上是模糊的。攻击者通过制作可以有多种解读的提示来利用这一点,希望大型语言模型选择一种绕过安全过滤器或显露非预期信息的解读。他们还会通过多轮对话操控对话上下文,以逐步引导大型语言模型进入一种脆弱状态。耐心、坚持和迭代:特别是对于基于提示的攻击,实现所需的恶意结果通常需要大量的反复试验。攻击者会耐心地迭代他们的提示,进行小改动,观察大型语言模型的响应,并优化他们的方法直到成功。这种迭代过程是成功攻击大型语言模型的一项标志。这对大型语言模型红队成员为何重要内化攻击者思维直接影响你红队行动的效率:知情测试设计:你不会仅仅依据已知安全薄弱点清单进行测试,而是会设计模拟可信攻击者动机和战术、技术与过程 (TTPs) 的测试用例。真实情景:你的模拟将更准确地反映真实攻击者可能如何操作,为大型语言模型的安全态势提供更有价值的认识。工作优先顺序:通过从攻击者的角度思考潜在影响(例如,“对我来说,窃取或破坏什么最有价值?”),你可以优先测试那些构成最大风险的区域。预测新型攻击:大型语言模型面临的威胁环境正在迅速变化。创造性的、面向攻击者的思维有助于你思考目前未记录的攻击,并预见大型语言模型可能被利用的新方法。你的作用不只是发现过去的漏洞,更是预见未来的。与传统安全思维联系传统网络安全中的许多原则也适用于此。攻击者,无论是针对网络服务器还是大型语言模型,通常都具有以下特点:目标导向:他们有一个目标(例如,窃取数据,造成拒绝服务)。足智多谋:他们会创造性地使用现有工具和知识。有条不紊:他们通常遵循侦察、扫描、攻击和攻击后处理的流程。然而,大型语言模型带来了新的层面。大型语言模型的“攻击面”不只是代码和网络协议;它还包括自然语言的复杂空间。攻击常常依赖于语言操作、语义理解,以及对模型训练数据或推理能力的滥用,这些滥用方式在传统软件安全不足中没有直接对应。缓冲区溢出攻击针对的是内存管理,而提示注入攻击则针对模型的指令遵循机制。通过了解这些攻击者动机和通用战术,作为大型语言模型红队成员的你,将更有能力来检验这些功能强大模型的安全性和可靠性。后续章节将介绍具体的安全薄弱点和技术,但请始终记住以这种对抗性视角来处理它们。