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如何搭建公司内部网站,网站建设制作免费,哪些做直播卖食品的网站,天天向上网站建设利用AI攻击链框架对AI应用进行攻击建模 AI应用引入了传统安全模型无法完全捕捉的新攻击面#xff0c;尤其是随着这些智能系统自主性的增强。不断演变的攻击面的指导原则很明确#xff1a;假设存在提示词注入。但将其转化为有效的防御措施通常并不简单。 网络攻击链安全框架…利用AI攻击链框架对AI应用进行攻击建模AI应用引入了传统安全模型无法完全捕捉的新攻击面尤其是随着这些智能系统自主性的增强。不断演变的攻击面的指导原则很明确假设存在提示词注入。但将其转化为有效的防御措施通常并不简单。网络攻击链安全框架定义了攻击者的操作方式。在某中心我们构建了AI攻击链以展示攻击者如何危害AI应用并说明防御者可以在何处中断攻击链。与强调攻击者使用AI的模型不同此框架侧重于针对AI系统本身的攻击。本文将概述各个阶段展示示例并将其与其他安全模型联系起来。AI攻击链如何将攻击分解为可操作的阶段我们的AI攻击链包括五个阶段——侦察、投毒、劫持、持久化和影响——以及一个迭代/转向分支。在接下来的部分我们将深入探讨AI攻击链的每个阶段如上图所示。AI攻击链的侦察阶段会发生什么在侦察阶段攻击者会映射系统以规划攻击。攻击者此时提出的关键问题包括我控制的数据可以通过哪些路径进入AI模型应用程序使用了哪些可能被利用的工具、模型上下文协议服务器或其他功能应用程序使用了哪些开源库系统防护措施应用于何处它们如何工作应用程序使用哪些类型的系统内存侦察通常是交互式的。攻击者会探测系统以观察错误和行为。他们对系统行为的可见性越高下一步行动就越精确。中断侦察的防御优先事项访问控制将系统访问权限限制在授权用户范围内。最小化信息清理错误信息、清除系统提示、防护措施披露和组件标识符防止其出现在输出中。监控探测行为实现遥测技术以检测表明侦察活动的异常输入或访问模式。强化模型对模型进行微调以抵御转移攻击和敏感信息诱导。早期中断侦察可以防止攻击者获得在执行后续攻击链步骤时所需的知识。攻击者在此阶段如何对AI系统进行投毒在投毒阶段攻击者的目标是将恶意输入放置到最终会被AI模型处理的位置。主要有两种技术占主导地位直接提示词注入攻击者就是用户通过正常的用户交互提供输入。影响通常局限于攻击者的会话但可用于探测行为。间接提示词注入攻击者毒化应用程序代表其他用户摄取的数据。这是影响扩大化的地方。基于文本的提示词感染是最常见的技术。然而还有其他方法例如训练数据投毒将受污染的数据注入用于微调或训练模型的数据集中。对抗性样本攻击对输入进行比特级操作以强制错误分类。视觉载荷在物理环境中影响模型输出的恶意符号、贴纸或隐藏数据。中断投毒的防御优先事项净化所有数据不要假设内部管道是安全的对用户输入、RAG源、插件数据和API源应用防护措施。重述输入在摄取前转换内容以破坏攻击者精心设计的载荷。控制数据摄取在摄取前净化任何可公开写入的数据源。监控摄取关注摄取管道中的意外数据峰值、异常嵌入或高频贡献。投毒成功后攻击者如何劫持AI模型行为劫持阶段是攻击变得活跃的地方。在投毒阶段成功放置的恶意输入被模型摄取劫持其输出以服务于攻击者的目标。常见的劫持模式包括攻击者控制的工具使用强制模型使用攻击者定义的参数调用特定工具。数据外泄将模型上下文中的敏感数据编码到输出中。虚假信息生成精心制作故意虚假或误导性的回应。上下文特定载荷仅在目标用户上下文中触发恶意行为。在智能工作流中劫持变得更加强大。授予LLM的更高自主权意味着攻击者可以操纵模型的目标而不仅仅是输出引导其自主执行未经授权的操作。中断劫持的防御优先事项隔离可信与不可信数据避免在同一模型上下文中处理攻击者控制的敏感数据。增强模型鲁棒性使用对抗性训练、鲁棒RAG、CaMeL等技术或指令层次结构技术来训练模型抵御注入模式。在上下文中验证工具调用确保每个工具调用都与原始用户请求保持一致。实施输出层防护措施在使用前检查模型输出的意图、安全性和下游影响。劫持是攻击者获得功能控制权的关键点。在此中断攻击链可以保护下游系统即使未能完全防止投毒。攻击者如何在不同会话和系统中持久化其影响持久化允许攻击者将单次劫持转化为持续控制。通过将恶意载荷嵌入持久存储攻击者确保其影响在用户会话内部和跨会话持续存在。持久化路径取决于应用程序的设计会话历史持久化在许多应用程序中注入的提示词在实时会话中保持活动状态。跨会话记忆在具有用户特定记忆的系统中攻击者可以嵌入跨会话存活的载荷。共享资源投毒攻击者针对共享数据库以影响多个用户。智能体计划持久化在自主智能体中攻击者劫持智能体的目标确保其持续追求攻击者定义的目标。持久化使攻击者能够反复利用被劫持的状态增加产生下游影响的可能性。在智能系统中持久化的载荷可以演变成自主的、由攻击者控制的工作流。中断持久化的防御优先事项持久化前净化在将数据发送到会话历史、记忆或共享资源之前对所有数据应用防护措施。提供用户可见的记忆控制让用户查看、管理和删除他们存储的记忆。上下文记忆检索确保仅在记忆与当前用户请求相关时才进行检索。强制执行数据血缘和可审计性跟踪数据的整个生命周期以实现快速补救。控制写操作要求人工批准或进行更严格的净化处理然后再执行可能影响共享系统状态的数据写入操作。持久化使攻击者能够从单点攻击升级为在AI应用中持续存在可能影响多个会话。攻击者如何迭代或转向以扩大其在智能系统中的控制对于简单的应用单次劫持可能就是攻击路径的终点。但在智能系统中AI模型可以自主计划、决策和行动攻击者可以利用一个反馈循环迭代和转向。一旦攻击者成功劫持了模型行为他们可以横向转向毒化额外的数据源以影响其他用户或工作流扩大持久化范围。迭代计划在完全智能的系统中攻击者可以重写智能体的目标用攻击者定义的目标替换它们。建立命令与控制嵌入载荷指示智能体在每次迭代时获取新的、由攻击者控制的指令。这个循环将单点被入侵转变为系统性利用。每次迭代都强化了攻击者的地位和影响使系统越来越难以保护。中断迭代/转向的防御优先事项限制工具访问限制智能体可以交互的工具、API或数据源尤其是在不可信的上下文中。持续验证智能体计划实施防护措施确保智能体行动与原始用户意图保持一致。持久隔离不可信数据防止不可信的输入影响可信的上下文或行动即使跨越迭代。监控智能体异常行为检测智能体何时偏离预期的任务流、提升权限或访问异常资源。在转向时应用人在回路对于改变智能体操作范围或资源访问权限的行动需要手动验证。迭代/转向是攻击者在智能系统中影响力复合增长的方式。打破这个循环对于防止小的劫持升级为大规模的入侵至关重要。攻击者通过被入侵的AI系统实现哪些类型的影响影响阶段是攻击者的目标得以实现的地方通过强制被劫持的模型输出触发影响系统、数据或用户的行动。在AI应用中当输出连接到在现实世界中执行行动的工具、API或工作流时影响就会发生改变状态的操作修改文件、数据库或系统配置。金融交易批准付款、发起转账或更改财务记录。数据外泄将敏感数据编码到离开系统的输出中。外部通信发送电子邮件、消息或命令冒充受信任的用户。AI模型本身通常无法造成影响是其输出造成了影响。安全必须超越模型本身控制输出在下游如何使用。中断影响的防御优先事项分类敏感操作识别哪些工具调用、API或行动能够改变外部状态或暴露数据。用防护措施包裹敏感操作在执行前强制执行人在回路批准或自动化策略检查。为最小权限而设计工具应具有狭窄的范围以最小化误用避免使用扩大攻击面的多功能API。净化输出清除可能触发意外行动的载荷。使用内容安全策略防止基于前端的泄露方法例如加载恶意URL或内联CSS攻击。对工具调用和数据流实施鲁棒的下游控制通常可以限制攻击者的触及范围。如何将AI攻击链应用于现实世界的AI系统示例在本节中我们将使用AI攻击链分析一个简单的RAG应用以及它如何可能被用于泄露数据。我们将展示如何尝试在每个步骤中断AI攻击链来提高其安全性。攻击者穿越AI攻击链的旅程可能如下所示侦察攻击者发现使用了三个模型嵌入、重新排序和LLM。他们检查开源文档中已知的漏洞以及面向用户的系统文档以了解向量数据库中存储了什么信息。通过与系统交互他们尝试分析模型行为并从系统引出错误希望获得有关底层软件堆栈的更多信息。他们还尝试了各种形式的内容注入寻找可观察到的影响。攻击者发现文档表明向量数据库中包含有价值的信息但受访问控制保护。他们的测试发现开发者论坛评论也被应用程序收集并且Web前端容易受到内联样式修改的影响这可能允许数据泄露。最后他们发现系统中可能存在ASCII走私表明这些字符没有被净化可以影响LLM行为。投毒利用侦察步骤获得的知识攻击者精心制作了一个论坛帖子希望它能被摄取到向量数据库中。在帖子中他们通过ASCII走私嵌入了一个包含Markdown数据泄露载荷的提示词注入。这个帖子后来被一个摄取工作器检索并插入到向量数据库中。缓解措施在摄取之前应对可公开写入的数据源如公共论坛进行净化。在过滤步骤中引入防护措施或提示词注入检测工具可以帮助防止通过这些源进行提示词注入。添加对ASCII走私字符的过滤可以增加注入隐藏提示词的难度提高检测的可能性。劫持当另一个用户提出与攻击者论坛帖子主题相关的问题时该帖子被向量数据库返回并且——连同隐藏的提示词注入——被包含在发送给LLM的增强提示词中。模型执行了提示词注入并被劫持所有相关文档都被编码并通过Markdown准备进行泄露。缓解措施在处理过程中隔离可信和不可信的数据。如果不可信的论坛数据与内部可信数据分开处理那么当LLM被内部数据中的提示词注入劫持时它就没有可信的内部数据可供编码。对每个输入进行重述或总结也可能导致提示词注入操作的难度更高。持久化在这种情况下持久化是自动的。只要被污染的数据保留在向量数据库中额外的查询就能够触发它。缓解措施此处的数据隔离结合对包含来源的仔细审计日志记录可以减少攻击的影响范围并允许检测和移除受污染的数据。影响当包含LLM生成的数据泄露载荷的LLM响应被受害者的浏览器在RAG应用前端加载时它会触发向攻击者控制的服务器的请求。此时数据被泄露攻击在此次交互中完成。缓解措施从LLM产生的输出中删除任何URL可以防止此类中的许多泄露攻击。内容隔离将防止除了不可信数据之外的任何数据被泄露。最后前端强大的内容安全策略可以阻止向不可信域的请求同时阻止泄露。因为此应用只是一个具有确定性流程的“1级”智能体所以迭代/转向步骤没有体现。结论保护AI需要理解AI如何改变攻击面并建立随着自主性级别而扩展的分层防御。随着企业部署LLM、RAG系统和智能工作流攻击者正在积极改进他们的方法以利用这些AI驱动的系统。AI攻击链提供了一种清晰、可操作的方式来分解这些攻击如何展开——阶段性地。它帮助团队超越泛泛的“提示词注入”担忧看到攻击者可以在何处、如何以及为何升级他们的控制。在某中心我们通过诸如NeMo防护措施、越狱检测NIM和架构最佳实践等技术将许多这些防御措施付诸实践。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号办公AI智能小助手或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号网络安全技术点滴分享