PrompTrend: Continuous Community-Driven Vulnerability Discovery and Assessment for Large Language Models
作者: Tarek Gasmi, Ramzi Guesmi, Mootez Aloui, Jihene Bennaceur
分类: cs.CR, cs.AI
发布日期: 2025-07-25
💡 一句话要点
PrompTrend：提出持续社区驱动的大语言模型漏洞发现与评估系统
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 漏洞发现 安全评估 社区驱动 心理攻击
📋 核心要点
- 现有静态基准测试无法有效捕捉LLM在社区驱动下不断涌现的新型漏洞。
- PrompTrend系统通过收集、评估和监控在线社区的漏洞数据，实现对LLM漏洞的持续发现。
- 实验表明，高级LLM能力与漏洞增加相关，心理攻击更有效，且平台特性影响攻击效果。
📝 摘要（中文）
静态基准测试无法捕捉大型语言模型（LLM）在在线论坛中通过社区实验涌现的漏洞。本文提出PrompTrend，一个收集跨平台漏洞数据的系统，并使用多维度评分对其进行评估，其架构设计用于可扩展的监控。对2025年1月至5月期间从在线社区收集的198个漏洞进行的横断面分析，并在九个商业模型上进行测试，结果表明，高级能力与某些架构中增加的漏洞相关，心理攻击明显优于技术漏洞，并且平台动态塑造了攻击有效性，具有可测量的模型特定模式。PrompTrend漏洞评估框架实现了78%的分类准确率，同时揭示了有限的跨模型迁移能力，表明有效的LLM安全性需要全面的社会技术监控，而不仅仅是传统的定期评估。我们的发现挑战了能力提升能够提高安全性的假设，并将社区驱动的心理操纵确立为当前语言模型的主要威胁向量。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）漏洞难以被及时发现和评估的问题。现有的静态基准测试方法无法跟上社区驱动的、快速演变的LLM漏洞，导致模型在实际应用中面临安全风险。这些漏洞往往通过在线社区的实验被发现，而传统方法无法有效监控和评估这些信息。
核心思路：PrompTrend的核心思路是建立一个持续的、社区驱动的LLM漏洞发现和评估系统。该系统通过监控在线社区，自动收集潜在的漏洞信息，并使用多维度评分框架对这些漏洞进行评估。这种方法能够及时发现新型漏洞，并评估其对不同LLM的影响。
技术框架：PrompTrend系统包含以下主要模块：1) 数据收集模块：从在线社区（如论坛、社交媒体）收集LLM漏洞相关的数据。2) 漏洞评估模块：使用多维度评分框架对收集到的漏洞进行评估，包括漏洞的严重性、影响范围等。3) 模型测试模块：在不同的LLM上测试评估后的漏洞，以确定其有效性和影响。4) 监控和报告模块：持续监控新的漏洞信息，并生成报告，以便及时采取安全措施。
关键创新：PrompTrend的关键创新在于其持续性和社区驱动的特性。与传统的静态基准测试方法不同，PrompTrend能够持续监控在线社区，及时发现新型漏洞。此外，该系统还考虑了漏洞的多维度特征，并评估其对不同LLM的影响，从而提供更全面的安全评估。
关键设计：PrompTrend漏洞评估框架采用多维度评分，具体维度包括漏洞的攻击类型（技术漏洞、心理攻击等）、攻击难度、影响范围、成功率等。分类器使用机器学习方法，例如支持向量机或随机森林，对漏洞进行分类，以预测其对不同LLM的威胁程度。实验中，使用了从在线社区收集的198个漏洞，并在9个商业LLM上进行了测试。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PrompTrend漏洞评估框架实现了78%的分类准确率，表明其能够有效识别LLM漏洞。实验结果还表明，高级LLM能力与漏洞增加相关，心理攻击比技术漏洞更有效，且平台动态会影响攻击效果。此外，研究还发现，LLM漏洞的跨模型迁移能力有限，表明针对特定模型的安全措施至关重要。
🎯 应用场景
PrompTrend可应用于LLM安全评估、漏洞预警和安全防御等领域。该系统能够帮助开发者和安全研究人员及时发现和修复LLM的潜在漏洞，提高模型的安全性和可靠性。此外，PrompTrend还可以用于构建LLM安全基准，促进LLM安全研究的发展。
📄 摘要（原文）
Static benchmarks fail to capture LLM vulnerabilities emerging through community experimentation in online forums. We present PrompTrend, a system that collects vulnerability data across platforms and evaluates them using multidimensional scoring, with an architecture designed for scalable monitoring. Cross-sectional analysis of 198 vulnerabilities collected from online communities over a five-month period (January-May 2025) and tested on nine commercial models reveals that advanced capabilities correlate with increased vulnerability in some architectures, psychological attacks significantly outperform technical exploits, and platform dynamics shape attack effectiveness with measurable model-specific patterns. The PrompTrend Vulnerability Assessment Framework achieves 78% classification accuracy while revealing limited cross-model transferability, demonstrating that effective LLM security requires comprehensive socio-technical monitoring beyond traditional periodic assessment. Our findings challenge the assumption that capability advancement improves security and establish community-driven psychological manipulation as the dominant threat vector for current language models.