这篇论文探讨了针对大型语言模型（LLM）的“提示注入”攻击，并提出了一种名为 PROMPTINJECT 的框架来研究这类攻击。
论文的主要内容包括：
1. 提示注入攻击：
论文定义了“提示注入”的概念，即通过在用户输入中插入恶意文本，以误导 LLM 的行为。
论文提出了两种攻击方式：
目标劫持： 将 LLM 的目标从原本的任务改为打印特定的目标字符串，例如恶意指令。
提示泄露： 将 LLM 的目标从原本的任务改为打印部分或全部原始提示，从而窃取应用程序的核心信息。
2. PROMPTINJECT 框架：
论文提出了 PROMPTINJECT 框架，用于构建和评估各种攻击提示。
框架包含以下几个模块：
基础提示： 包含初始指令、n-shot 示例、标签和私有值等，用于模拟实际应用场景。
攻击提示： 包含恶意指令、恶意字符和私有值等，用于实施目标劫持或提示泄露攻击。
模型设置： 包含温度、top-p 采样、频率/存在惩罚、模型选择等，用于控制 LLM 的输出行为。
有效性评分方法： 用于评估攻击的有效性，例如匹配目标字符串或原始指令。
3. 实验结果：
论文使用 PROMPTINJECT 框架构建了多种攻击提示，并在 35 个基础提示上进行了实验。
实验结果表明，目标劫持和提示泄露攻击都是可行的，并且攻击成功率受到多种因素的影响，例如攻击指令、分隔符、温度、恶意字符串、停止序列等。
论文还发现，text-davinci-002 是最易受攻击的模型，而较弱的模型则相对安全。
4. 讨论：
论文讨论了提示注入攻击的风险和影响，并提出了几种可能的解决方案，例如内容审核模型和双参数模型。
论文强调，完全防止提示注入攻击可能很困难，但可以通过研究和发展更好的防御方法来降低风险。
5. 未来工作：
论文提出了未来研究方向，例如自动搜索更有效的恶意指令、测试更多模型、探索新的攻击方式、研究防御方法等。
论文的意义：
这篇论文首次系统地研究了针对 LLM 的提示注入攻击，并提出了一个有效的评估框架。
论文的结果表明，LLM 容易受到攻击，并且攻击的成功率受到多种因素的影响。
论文强调了研究 LLM 安全性的重要性，并提出了几种可能的解决方案。
一些额外的思考：
提示注入攻击的风险随着 LLM 的应用范围扩大而增加。
开发人员需要更加关注 LLM 的安全性，并采取相应的措施来防止攻击。
未来需要进一步研究 LLM 的安全性，并开发更有效的防御方法。
总而言之，这篇论文对 LLM 的安全性研究具有重要意义，并为开发更安全可靠的 LLM 应用提供了重要的参考。