Multi-Stage Prompt Inference Attacks on Enterprise LLM Systems
作者: Andrii Balashov, Olena Ponomarova, Xiaohua Zhai
分类: cs.CR, cs.AI
发布日期: 2025-07-21
备注: 26 pages
💡 一句话要点
针对企业LLM系统的多阶段提示推理攻击与防御研究
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型安全 提示推理攻击 企业LLM 安全防御 异常检测 访问控制 提示清理
📋 核心要点
- 企业LLM面临新型安全挑战，攻击者利用多阶段提示推理攻击窃取敏感数据，现有防御手段不足。
- 论文提出多阶段提示推理攻击的威胁模型，并设计防御策略，包括异常检测、访问控制和提示清理等。
- 实验验证了攻击的有效性，并证明了防御措施能够显著降低攻击成功率，提升企业LLM的安全性。
📝 摘要（中文）
本文全面研究了企业环境中大型语言模型（LLM）面临的多阶段提示推理攻击。通过模拟攻击者利用看似无害的查询和间接提示注入，从集成私有企业数据的LLM中逐步提取机密信息的真实场景，建立了正式的威胁模型，并使用概率论、优化框架和信息论泄漏界限分析了这些攻击。结果表明，即使在标准安全措施到位的情况下，攻击也能可靠地从LLM上下文中泄露敏感信息（如内部SharePoint文档或电子邮件）。同时，提出了包括统计异常检测、细粒度访问控制、提示清理技术和LLM部署架构修改等防御措施，并进行了评估。通过数学分析或实验模拟验证了每种防御措施的有效性，例如，推导了基于差分隐私训练的信息泄漏界限，并展示了一种能够以高AUC标记多轮攻击的异常检测方法。此外，还引入了一种名为“聚焦”的方法，该方法使用输入转换来隔离不受信任的提示内容，从而将攻击成功率降低一个数量级。最后，为一种组合的深度防御策略提供了正式的概念验证和经验验证。研究强调，保护企业环境中的LLM需要超越单轮提示过滤，转向对攻击和防御的整体、多阶段视角。
🔬 方法详解
问题定义：企业环境中部署的LLM面临着新型的提示推理攻击威胁，攻击者可以通过构造一系列看似无害的提示，逐步从LLM中提取敏感的企业数据，例如内部文档或电子邮件。现有的单轮提示过滤等安全措施难以有效防御这种多阶段攻击，存在安全漏洞。
核心思路：论文的核心思路是建立多阶段提示推理攻击的威胁模型，并从攻击和防御两个方面进行研究。通过模拟真实的企业环境攻击场景，分析攻击者如何利用LLM的上下文学习能力和提示注入技术，逐步提取敏感信息。同时，针对这些攻击，设计并评估多种防御策略，包括统计异常检测、细粒度访问控制、提示清理和架构修改等。
技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 威胁模型：形式化定义了多阶段提示推理攻击，包括攻击者的目标、能力和攻击步骤。2) 攻击模拟：设计了多种攻击场景，模拟攻击者如何利用LLM的上下文学习能力和提示注入技术，逐步提取敏感信息。3) 防御策略：提出了多种防御策略，包括统计异常检测、细粒度访问控制、提示清理和架构修改等。4) 实验评估：通过实验评估了攻击的有效性和防御策略的性能。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 首次系统地研究了企业LLM面临的多阶段提示推理攻击威胁。2) 提出了多阶段提示推理攻击的威胁模型，为分析和防御此类攻击提供了理论基础。3) 设计并评估了多种防御策略，包括统计异常检测、细粒度访问控制、提示清理和架构修改等，为企业LLM的安全部署提供了参考。4) 引入了一种名为“聚焦”的方法，该方法使用输入转换来隔离不受信任的提示内容，从而显著降低攻击成功率。
关键设计：在防御策略方面，论文提出了一种基于统计异常检测的方法，该方法通过监控LLM的输入和输出，检测异常的提示序列。具体来说，该方法计算每个提示的统计特征，例如词频、句法结构等，然后使用异常检测算法（例如One-Class SVM）来识别异常提示。此外，论文还提出了一种细粒度访问控制机制，该机制根据用户的角色和权限，限制LLM对敏感数据的访问。在提示清理方面，论文提出了一种基于规则和机器学习的方法，该方法可以自动检测和清理恶意提示。
📊 实验亮点
实验结果表明，多阶段提示推理攻击能够有效地从企业LLM中提取敏感信息，即使在标准安全措施到位的情况下。同时，论文提出的防御策略能够显著降低攻击成功率。例如，“聚焦”方法可以将攻击成功率降低一个数量级。此外，异常检测方法能够以高AUC标记多轮攻击。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于企业内部的LLM系统安全防护，例如Microsoft 365 Copilot等。通过部署论文提出的防御机制，企业可以有效防止敏感数据泄露，保障企业信息安全。该研究也为未来LLM安全研究提供了新的思路和方向。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) deployed in enterprise settings (e.g., as Microsoft 365 Copilot) face novel security challenges. One critical threat is prompt inference attacks: adversaries chain together seemingly benign prompts to gradually extract confidential data. In this paper, we present a comprehensive study of multi-stage prompt inference attacks in an enterprise LLM context. We simulate realistic attack scenarios where an attacker uses mild-mannered queries and indirect prompt injections to exploit an LLM integrated with private corporate data. We develop a formal threat model for these multi-turn inference attacks and analyze them using probability theory, optimization frameworks, and information-theoretic leakage bounds. The attacks are shown to reliably exfiltrate sensitive information from the LLM's context (e.g., internal SharePoint documents or emails), even when standard safety measures are in place. We propose and evaluate defenses to counter such attacks, including statistical anomaly detection, fine-grained access control, prompt sanitization techniques, and architectural modifications to LLM deployment. Each defense is supported by mathematical analysis or experimental simulation. For example, we derive bounds on information leakage under differential privacy-based training and demonstrate an anomaly detection method that flags multi-turn attacks with high AUC. We also introduce an approach called "spotlighting" that uses input transformations to isolate untrusted prompt content, reducing attack success by an order of magnitude. Finally, we provide a formal proof of concept and empirical validation for a combined defense-in-depth strategy. Our work highlights that securing LLMs in enterprise settings requires moving beyond single-turn prompt filtering toward a holistic, multi-stage perspective on both attacks and defenses.