Hacking Back the AI-Hacker: Prompt Injection as a Defense Against LLM-driven Cyberattacks

📄 arXiv: 2410.20911v2 📥 PDF

作者: Dario Pasquini, Evgenios M. Kornaropoulos, Giuseppe Ateniese

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2024-10-28 (更新: 2024-11-18)

备注: v0.2 (evaluated on more agents)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Mantis：利用提示注入防御LLM驱动的网络攻击

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: LLM安全 提示注入 网络安全防御 自动化攻击 对抗性攻击

📋 核心要点

  1. 现有网络攻击自动化程度低，防御难度大，LLM的出现使得攻击更加高效和可扩展。
  2. Mantis框架利用LLM自身对提示注入的脆弱性，通过植入恶意输入反制攻击者的LLM，实现攻防转换。
  3. 实验表明，Mantis对LLM驱动的自动化攻击具有超过95%的有效性，显著提升了防御能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）正越来越多地被用于自动化网络攻击，使得复杂的漏洞利用变得更容易获取和扩展。为了应对这一威胁，我们提出了一种新的防御策略，专门用于对抗LLM驱动的网络攻击。我们引入了Mantis，一个防御框架，它利用LLM对对抗性输入的敏感性来破坏恶意操作。在检测到自动化网络攻击后，Mantis将精心设计的输入植入到系统响应中，从而导致攻击者的LLM中断其自身的操作（被动防御），甚至危及攻击者的机器（主动防御）。通过部署有目的漏洞的诱饵服务来吸引攻击者，并使用动态提示注入攻击者的LLM，Mantis可以自主地反击攻击者。在我们的实验中，Mantis始终实现了超过95%的有效性，对抗自动化LLM驱动的攻击。为了促进进一步的研究和合作，Mantis作为一个开源工具提供：https://github.com/pasquini-dario/project_mantis

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM驱动的自动化网络攻击日益增长的问题。传统的网络安全防御方法难以有效应对这种新型攻击，因为攻击者可以利用LLM生成更具欺骗性和适应性的攻击载荷。现有方法的痛点在于缺乏针对LLM攻击的专门防御机制，无法有效识别和阻止LLM驱动的恶意行为。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM自身对对抗性输入的脆弱性，通过提示注入（Prompt Injection）来反制攻击者的LLM。具体来说，Mantis框架通过在系统响应中植入精心设计的恶意提示，诱导攻击者的LLM执行非预期操作，从而扰乱攻击进程或直接攻击攻击者的系统。这种“以彼之道，还施彼身”的策略能够有效对抗LLM驱动的攻击。

技术框架：Mantis框架包含以下主要模块：1) 攻击检测模块：用于检测针对系统的自动化攻击行为。2) 诱饵服务模块：部署具有已知漏洞的诱饵服务，吸引攻击者。3) 提示注入模块：根据攻击类型和目标LLM的特性，动态生成恶意提示并注入到系统响应中。4) 攻击反制模块：执行被动防御（扰乱攻击进程）或主动防御（攻击攻击者系统）。整体流程是：攻击者攻击诱饵服务 -> Mantis检测到攻击 -> Mantis生成并注入恶意提示 -> 攻击者的LLM受到提示注入影响 -> Mantis实现反制。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于将提示注入技术应用于网络安全防御领域，提出了一种针对LLM驱动攻击的全新防御思路。与传统的防御方法不同，Mantis不是直接对抗攻击载荷，而是通过操纵攻击者的LLM来达到防御目的。这种方法能够有效应对LLM生成的复杂和自适应攻击。

关键设计：Mantis的关键设计包括：1) 动态提示生成策略：根据攻击类型和目标LLM的特性，动态生成具有针对性的恶意提示。2) 诱饵服务设计：精心设计诱饵服务的漏洞，使其能够有效吸引攻击者，并为提示注入提供机会。3) 攻击反制策略：根据攻击的严重程度和风险，选择合适的反制策略，包括被动防御和主动防御。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，Mantis框架对LLM驱动的自动化攻击具有超过95%的有效性。这意味着Mantis能够成功地反制绝大多数的LLM驱动攻击，显著提升了系统的安全性。具体的对比基线和提升幅度在论文中未详细说明，属于未知信息。但95%的有效性已经表明了Mantis的强大防御能力。

🎯 应用场景

Mantis框架可应用于各种网络安全场景，例如Web应用安全、API安全和云安全等。它可以有效防御LLM驱动的自动化攻击，保护系统免受恶意行为的侵害。该研究的实际价值在于提供了一种新的网络安全防御思路，有望改变未来网络安全防御的格局。未来，Mantis可以进一步扩展到防御更复杂的LLM驱动攻击，并与其他安全技术相结合，构建更强大的安全防御体系。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are increasingly being harnessed to automate cyberattacks, making sophisticated exploits more accessible and scalable. In response, we propose a new defense strategy tailored to counter LLM-driven cyberattacks. We introduce Mantis, a defensive framework that exploits LLMs' susceptibility to adversarial inputs to undermine malicious operations. Upon detecting an automated cyberattack, Mantis plants carefully crafted inputs into system responses, leading the attacker's LLM to disrupt their own operations (passive defense) or even compromise the attacker's machine (active defense). By deploying purposefully vulnerable decoy services to attract the attacker and using dynamic prompt injections for the attacker's LLM, Mantis can autonomously hack back the attacker. In our experiments, Mantis consistently achieved over 95% effectiveness against automated LLM-driven attacks. To foster further research and collaboration, Mantis is available as an open-source tool: https://github.com/pasquini-dario/project_mantis