Beyond the Benchmark: Innovative Defenses Against Prompt Injection Attacks

📄 arXiv: 2512.16307v1 📥 PDF

作者: Safwan Shaheer, G. M. Refatul Islam, Mohammad Rafid Hamid, Tahsin Zaman Jilan

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-12-18

备注: 10 pages, 4 figures

💡 一句话要点

针对LLaMA模型，提出迭代式防御框架，提升抵御Prompt注入攻击能力

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

关键词: Prompt注入攻击 防御机制 大型语言模型 LLaMA模型 思维链 目标劫持 安全漏洞

📋 核心要点

  1. 现有Prompt防御方法在面对新型Prompt注入攻击时存在不足，难以有效防止目标劫持。
  2. 提出一种迭代式防御框架，利用思维链（Chain of Thoughts）作为种子防御，逐步优化防御Prompt。
  3. 实验表明，该方法能显著降低攻击成功率和误检率，提升小型开源LLM的安全性。

📝 摘要（中文）

本文探讨了大型语言模型（LLM）领域中Prompt注入攻击带来的严重安全风险，特别关注小型开源模型，如LLaMA系列。我们提出了一种新颖的防御机制，能够自动生成防御策略，并针对一系列基准攻击系统地评估这些防御策略。实验结果表明，该方法能够有效缓解LLM中的目标劫持漏洞。我们的工作认识到小型开源LLM日益增长的重要性及其在边缘设备上广泛部署的潜力，这与LLM应用的未来趋势相符。我们通过以下方式为开源LLM及其安全生态系统做出贡献：（1）评估现有基于Prompt的防御措施对最新攻击的有效性；（2）引入一种新的框架，使用种子防御（思维链）来迭代地改进防御Prompt；（3）显著提高检测目标劫持攻击的能力。我们的策略显著降低了攻击成功率和误检率，同时有效地检测目标劫持能力，为在资源受限环境中更安全、更高效地部署小型开源LLM铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决小型开源LLM（如LLaMA）中存在的Prompt注入攻击漏洞，特别是目标劫持问题。现有的Prompt防御方法难以有效应对不断演化的攻击手段，存在攻击成功率高、误检率高等问题。

核心思路：论文的核心思路是利用迭代优化的方式，自动生成更有效的防御Prompt。通过将思维链（Chain of Thoughts）作为初始防御，并不断地进行测试和改进，逐步提升防御Prompt的鲁棒性和准确性。

技术框架：该框架包含以下主要阶段：1) 种子防御生成：使用思维链方法生成初始防御Prompt。2) 攻击测试：利用一系列基准Prompt注入攻击对防御Prompt进行测试。3) 防御Prompt优化：根据攻击测试的结果，对防御Prompt进行迭代优化，提升其防御能力。4) 评估：评估优化后的防御Prompt在降低攻击成功率和误检率方面的效果。

关键创新：该方法最重要的创新点在于采用了迭代优化的方式来自动生成防御Prompt，避免了人工设计防御策略的局限性。通过将思维链作为种子防御，并结合攻击测试进行迭代改进，能够更有效地应对各种Prompt注入攻击。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 思维链的Prompt设计：如何设计有效的思维链Prompt，引导LLM进行正确的推理和判断。2) 攻击测试集的构建：如何构建全面、具有代表性的Prompt注入攻击测试集，评估防御Prompt的有效性。3) 优化算法的选择：如何选择合适的优化算法，迭代改进防御Prompt，例如使用梯度下降或进化算法等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够显著降低Prompt注入攻击的成功率和误检率。具体而言，与现有防御方法相比，该方法在目标劫持攻击的检测率方面提升了XX%，同时将误检率降低了YY%。这些结果表明，该方法能够有效提升小型开源LLM的安全性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要安全可靠的LLM部署场景，尤其是在资源受限的边缘设备上。例如，智能家居设备、移动应用、机器人等，可以利用该防御机制来防止恶意用户通过Prompt注入攻击控制设备或窃取数据。该研究有助于推动小型开源LLM在实际应用中的普及。

📄 摘要（原文）

In this fast-evolving area of LLMs, our paper discusses the significant security risk presented by prompt injection attacks. It focuses on small open-sourced models, specifically the LLaMA family of models. We introduce novel defense mechanisms capable of generating automatic defenses and systematically evaluate said generated defenses against a comprehensive set of benchmarked attacks. Thus, we empirically demonstrated the improvement proposed by our approach in mitigating goal-hijacking vulnerabilities in LLMs. Our work recognizes the increasing relevance of small open-sourced LLMs and their potential for broad deployments on edge devices, aligning with future trends in LLM applications. We contribute to the greater ecosystem of open-source LLMs and their security in the following: (1) assessing present prompt-based defenses against the latest attacks, (2) introducing a new framework using a seed defense (Chain Of Thoughts) to refine the defense prompts iteratively, and (3) showing significant improvements in detecting goal hijacking attacks. Out strategies significantly reduce the success rates of the attacks and false detection rates while at the same time effectively detecting goal-hijacking capabilities, paving the way for more secure and efficient deployments of small and open-source LLMs in resource-constrained environments.