Multimodal Prompt Injection Attacks: Risks and Defenses for Modern LLMs

📄 arXiv: 2509.05883v1 📥 PDF

作者: Andrew Yeo, Daeseon Choi

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-09-07

备注: 8 pages, 4 figures, 2 tables

💡 一句话要点

评估并防御多模态提示注入攻击，提升大型语言模型的安全性

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

关键词: 大型语言模型 提示注入攻击 安全漏洞 多模态攻击 模型鲁棒性

📋 核心要点

  1. 大型语言模型面临提示注入和越狱攻击的安全威胁，现有防御机制存在不足。
  2. 通过系统性实验评估多种商业LLM在不同类型提示注入攻击下的脆弱性，揭示安全漏洞。
  3. 实验结果表明，即使是相对鲁棒的模型，如Claude 3，也需要额外的防御措施，例如输入规范化。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）得到了迅速普及，各行各业越来越依赖它们来保持竞争优势。这些模型擅长理解用户指令并生成类人响应，因此被广泛应用于咨询和信息检索等不同领域。然而，它们的广泛部署也带来了巨大的安全风险，最显著的是提示注入和越狱攻击。为了系统地评估LLM的漏洞——特别是外部提示注入，我们对八个商业模型进行了一系列实验。每个模型在没有额外清理的情况下进行了测试，仅依赖其内置的安全措施。结果暴露了可利用的弱点，并强调了加强安全措施的必要性。我们检查了四类攻击：直接注入、间接（外部）注入、基于图像的注入和提示泄露。比较分析表明，Claude 3表现出相对较强的鲁棒性；然而，经验结果证实，额外的防御措施，如输入规范化，对于实现可靠的保护仍然是必要的。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在面对提示注入攻击时的脆弱性问题。现有的LLM虽然具备一定的安全防护机制，但在面对精心设计的提示注入攻击时，仍然容易被绕过，导致模型输出不安全或不期望的内容。这些攻击包括直接注入、间接注入、图像注入和提示泄露等多种形式，对LLM的安全性构成了严重威胁。

核心思路：论文的核心思路是通过系统性的实验，评估不同LLM在面对各种提示注入攻击时的表现，从而揭示其安全漏洞。通过对不同模型的比较分析，找出相对更鲁棒的模型，并进一步探索额外的防御措施，例如输入规范化，以提升LLM的安全性。这种方法强调了实证研究的重要性，通过实际的攻击测试来验证模型的安全性。

技术框架：论文的实验框架主要包括以下几个阶段：1) 选择多个商业LLM作为测试对象；2) 设计四种类型的提示注入攻击：直接注入、间接（外部）注入、图像注入和提示泄露；3) 对每个模型进行攻击测试，记录模型的输出结果；4) 对实验结果进行比较分析，评估不同模型的鲁棒性；5) 探索额外的防御措施，例如输入规范化，并评估其效果。

关键创新：论文的关键创新在于对多模态提示注入攻击的系统性研究。与以往的研究主要关注文本提示注入不同，本文还考虑了图像提示注入，这更贴近实际应用场景。此外，论文还对多种商业LLM进行了比较分析，揭示了不同模型在面对提示注入攻击时的差异。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择了具有代表性的商业LLM作为测试对象；2) 设计了多种类型的提示注入攻击，覆盖了不同的攻击场景；3) 采用了比较分析的方法，评估不同模型的鲁棒性；4) 探索了输入规范化等额外的防御措施，并评估其效果。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未在摘要中提及，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，即使是相对鲁棒的Claude 3模型，仍然存在被提示注入攻击利用的漏洞。通过比较分析，揭示了不同LLM在面对不同类型攻击时的差异。此外，实验还验证了输入规范化等额外防御措施的有效性，为提升LLM的安全性提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升各类基于大型语言模型的应用安全性，例如智能客服、内容生成、信息检索等。通过识别并防御提示注入攻击，可以防止模型被恶意利用，保障用户数据安全，提高用户信任度。未来的研究可以进一步探索更有效的防御机制，并将其集成到LLM的开发和部署流程中。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have seen rapid adoption in recent years, with industries increasingly relying on them to maintain a competitive advantage. These models excel at interpreting user instructions and generating human-like responses, leading to their integration across diverse domains, including consulting and information retrieval. However, their widespread deployment also introduces substantial security risks, most notably in the form of prompt injection and jailbreak attacks. To systematically evaluate LLM vulnerabilities -- particularly to external prompt injection -- we conducted a series of experiments on eight commercial models. Each model was tested without supplementary sanitization, relying solely on its built-in safeguards. The results exposed exploitable weaknesses and emphasized the need for stronger security measures. Four categories of attacks were examined: direct injection, indirect (external) injection, image-based injection, and prompt leakage. Comparative analysis indicated that Claude 3 demonstrated relatively greater robustness; nevertheless, empirical findings confirm that additional defenses, such as input normalization, remain necessary to achieve reliable protection.