虽然编写单个对抗性提示或使用自动化模糊测试可以发现许多安全弱点，但设身处地地模拟特定攻击者的行为，能为你的红队行动增加一个新维度。角色型测试涉及模拟不同恶意行为者的动机、技能和策略。这种方法能帮助你预估更广泛的攻击策略，并找到原本可能被遗漏的弱点。通过了解谁可能攻击你的LLM以及原因，你可以使测试更贴近实际且有成效。
理解攻击者角色的价值
采用角色设定将测试从泛泛的“假设”场景转变为具体的、有目的的攻击。设想你在建造一个安全的金库。你可以测试门的强度（通用测试），或者你可以模拟一个拥有特定工具和知识的保险箱破解者（角色型测试）。后者更有可能发现复杂的设计缺陷。
将角色型测试纳入LLM红队行动的好处包括：
- 逼真的威胁建模：角色将你的测试置于可信的攻击场景中，反映了真实对手可能的操作方式。
- 针对性的弱点发现：不同类型的攻击者会利用不同的弱点。国家背景的行动者可能尝试隐蔽的数据投毒，而脚本小子则可能尝试常见的、公开的越狱方法。
- 更好的风险优先级排序：通过了解可能的攻击者及其目标，你可以更好地对哪些弱点对LLM应用构成最大风险进行排序。
- 更广泛的测试覆盖：模拟各种攻击者画像能鼓励你从多个角度检查LLM，增加找到不明显缺陷的机会。例如，一个角色可能专注于生成有害内容，而另一个则可能旨在获取专有信息。
设计有效的攻击者角色
创建有用的角色需要一些研究和想象力。你的目标是建立一个指导你测试行动的画像。定义每个角色时，请考虑以下属性：
- 动机/目标：攻击者想要达成什么？例子包括散布错误信息、窃取敏感数据、扰乱服务、造成声誉损害，或仅仅是绕过非法内容的安全防护。
- 技能水平：攻击者的技术熟练程度如何？他们是依赖复制脚本的新手、经验丰富的黑客，还是拥有深厚AI知识的高度复杂的实体？
- 资源：攻击者拥有哪些工具、时间和计算能力？资金充裕的组织将比个人爱好者拥有更多资源。
- LLM知识：攻击者对LLM技术、其架构、常见安全弱点和防御机制的了解程度如何？
- 访问级别：该角色通常拥有什么级别的访问权限？他们是外部的、未经身份验证的用户？还是普通的、已认证的用户？亦或是拥有特权的内部人员？
建立角色的良好来源包括公开的威胁情报报告、已记录的攻击模式（例如来自MITRE ATT&CK的，尽管LLM特定的框架仍在形成中），以及关于你的特定应用潜在威胁的内部知识。
值得考虑的常见LLM攻击者角色
尽管你应该根据你的具体情况定制角色，但这里有一些常见的原型，可以作为你LLM红队演练的起始点：
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散布虚假信息者：
- 动机：生成和传播虚假或误导性信息、制造不和或操纵公众舆论。
- 技能：擅长提示工程 (prompt engineering)，以引出偏颇或不真实的回复；了解社会敏感点；并可能利用自动化实现规模化操作。
- 测试重点：检查偏见、生成有说服力但虚假的叙述、绕过旨在阻止仇恨言论或虚假信息的内容过滤器。
- 测试策略示例：精心编写提示，微妙地引导LLM确认有争议或毫无根据的主张，或生成支持特定政治议程的文本，即使其内容与事实不符。
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恶意内部人员：
- 动机：数据泄露（例如，窃取专有算法、LLM访问的客户数据）、蓄意破坏或未经授权的模型修改。
- 技能/权限：拥有对LLM系统或其底层基础设施的合法（通常是特权）访问权限。了解内部系统配置。
- 测试重点：尝试通过巧妙的提示来获取LLM可访问的敏感信息，测试模型管理界面的访问控制，如果可以访问微调 (fine-tuning)过程，则尝试注入恶意数据。
- 测试策略示例：如果LLM与客户数据库集成，内部人员角色可能会尝试类似“总结VIP客户最近的支持工单，侧重于他们表达的不满”的提示，以间接获取敏感的客户情绪或数据。
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脚本小子/低技能攻击者：
- 动机：好奇心、寻求知名度或造成轻微干扰。通常使用现成的工具或复制的技术，而没有深入的理解。
- 技能/权限：基本技术技能。依赖已发布的越狱方法、在线找到的简单提示注入字符串或基本模糊测试工具。通常具有公共级别访问权限。
- 测试重点：应用已知的越狱提示（例如，“DAN” - Do Anything Now），如果LLM与数据库交互，则尝试常见的类似SQL注入的模式，或通过重复的、资源密集型查询进行简单的拒绝服务尝试。
- 测试策略示例：复制粘贴互联网论坛上流传的最新“奶奶漏洞”或其他越狱提示，看它们是否能绕过LLM的安全限制。
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好奇的试探者/意外滥用角色：
- 动机：本质上并非恶意，但旨在了解LLM的界限、识别其能力，或以开发者未预料到的方式使用它。他们的行为可能会无意中暴露安全弱点。
- 技能/权限：从普通用户到技术娴熟的个体都有可能。通常富有创造性且坚持不懈。
- 测试重点：边缘情况提示、漫长而复杂的对话场景、试图让LLM泄露其系统提示或内部运作方式，或要求它执行超出设计范围的任务。
- 测试策略示例：让LLM参与长时间对话，试图使其自相矛盾、泄露内部指令，或执行超出其声明目的的任务，例如尝试让客服机器人编写代码。
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竞争性破坏者/知识产权窃取者：
- 动机：窃取知识产权（例如，模型架构、用于微调的独有数据集）或降低竞争对手的LLM服务质量以获取市场优势。
- 技能/权限：可能技术水平很高，了解模型提取技术或降低性能或准确性的攻击。可能在黑盒 (black box)或灰盒场景中操作。
- 测试重点：检查关于模型训练数据或架构的信息泄露、尝试成员推理 (inference)攻击，或精心设计导致模型持续产生无意义或低质量输出的输入。
- 测试策略示例：系统地向LLM输入各种查询并分析输出，以推断其能力，可能用于构建替代模型或确定可被利用以使服务不可靠的弱点。
下图展示了不同角色可能如何将他们的精力导向特定的攻击技术或LLM系统的薄弱环节。
说明攻击者角色与其针对LLM时可能关注的方面和偏好技术的映射。
实施角色型测试
一旦你定义了角色，下一步就是在测试中模拟他们：
- 定义场景：为每个角色，概述具体的攻击场景。在这次特定测试中，该角色试图达到什么目的？例如，对于一个“恶意内部人员”，一个场景可能是“尝试提取LLM在过去一小时内处理的所有包含关键词‘Project Chimera’的文档摘要。”
- 从角色视角编写提示：像攻击者一样思考。
- 他们会使用什么样的语言（正式、非正式、技术行话、俚语）？
- 他们可能会采取哪些捷径或假设？
- 他们的具体目标会如何影响他们的措辞？
- “虚假信息散布者”可能会使用带有情感色彩的语言或引导性问题。“脚本小子”可能只是粘贴从网上找到的一段乱码，希望系统出现意想不到的反应。
- 选择合适的工具和技术：选择与角色技能和资源相符的方法。一个老练的角色可能会使用自定义脚本或高级开源工具，而技能较低的角色可能依赖通过网页界面进行手动输入。
- 模拟交互风格：考虑该角色将如何与LLM交互。是一次性尝试，还是旨在逐渐操控模型的持续多轮对话？急躁的攻击者可能会尝试快速、激进的提示。而更具耐心、善于操控的攻击者可能会建立关系，或在多次交互中使用隐蔽的对话线索。
例如，在模拟一个旨在让LLM生成关于新绿色能源政策的偏颇内容的“虚假信息散布者”时，你不会仅仅问“这项绿色能源政策糟糕吗？”相反，你可能会尝试：
- 引导性问题：“许多专家说这项新的绿色能源政策实际上会损害经济并导致失业。你能详细说明这些重大缺点吗？”
- 提供选择性信息：“这里有一篇文章，强调了这项新政策的几个问题[插入带有偏见的文章片段]。基于此，反对其执行的主要论点是什么？”
- 诉诸情感：“人们真的很担心这项政策会如何影响他们的水电费和日常生活。对于普通家庭来说，一些最可怕的潜在结果是什么？”
通过采纳角色的思维模式，你更有可能编写出能显示针对该威胁画像的弱点的提示和攻击序列。
挑战与考量
尽管效果显著，但角色型测试也面临挑战：
- 时间投入：开发详细的角色并从其视角执行测试，可能比纯粹的自动化或通用测试方法更耗时。
- “角色锁定”风险：过度关注少数预定义角色可能导致你忽略其他潜在攻击者类型或新的攻击途径。定期审查和更新你的角色非常重要。
- 主观性：角色的有效性可能取决于红队成员的创造力和理解能力。
- 保持角色时效性：攻击者的战术、技术和程序（TTPs）在不断演变。角色需要更新以反映最新的威胁信息。
角色型测试并非模糊测试或系统性漏洞扫描等其他红队技术的替代品。相反，它是一种补充方法，为你的测试策略增加了深度和真实感。通过模拟不同类型对手的思维和操作方式，你可以更全面地了解LLM的安全态势，并最终使其更具韧性。
