AirGapAgent: Protecting Privacy-Conscious Conversational Agents

📄 arXiv: 2405.05175v2 📥 PDF

作者: Eugene Bagdasarian, Ren Yi, Sahra Ghalebikesabi, Peter Kairouz, Marco Gruteser, Sewoong Oh, Borja Balle, Daniel Ramage

分类: cs.CR, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-05-08 (更新: 2024-09-18)

备注: at CCS'24

💡 一句话要点

AirGapAgent：保护隐私敏感型对话Agent，防止上下文劫持

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

关键词: 对话Agent 隐私保护 上下文劫持 大型语言模型 信息安全

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的对话Agent易受上下文劫持攻击，恶意应用可诱导其泄露不相关隐私信息。
  2. AirGapAgent通过限制Agent访问任务所需数据，防止上下文被恶意操纵，从而保护用户隐私。
  3. 实验表明，AirGapAgent能有效防御上下文劫持攻击，显著提升Agent保护用户数据的能力。

📝 摘要（中文）

基于大型语言模型(LLM)的对话Agent在处理敏感用户数据方面的应用日益广泛，引发了严重的隐私问题。虽然这些Agent擅长理解和处理上下文，但这种能力可能被恶意第三方应用利用，通过操纵交互上下文来诱骗Agent泄露与当前任务无关的私人信息。本文介绍了一种新的威胁模型，并提出了AirGapAgent，一种具有隐私意识的Agent，旨在通过限制Agent访问特定任务所需的数据来防止意外的数据泄露。使用Gemini、GPT和Mistral模型作为Agent的大量实验验证了该方法在减轻这种形式的上下文劫持方面的有效性，同时保持了Agent的核心功能。例如，实验表明，对Gemini Ultra Agent的单查询上下文劫持攻击会将其保护用户数据的能力从94%降低到45%，而AirGapAgent实现了97%的保护，使同样的攻击失效。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM驱动的对话Agent在处理用户数据时面临的隐私泄露问题。现有的Agent容易受到上下文劫持攻击，即恶意第三方应用通过操纵对话上下文，诱使Agent泄露与当前任务无关的敏感信息。这种攻击利用了Agent强大的上下文理解能力，使其在不知不觉中违反了用户的隐私意愿。

核心思路：AirGapAgent的核心思路是基于上下文完整性原则，限制Agent对不必要数据的访问。通过构建一个“气隙”，将Agent与所有可能被恶意操纵的上下文信息隔离开来，只允许其访问完成特定任务所需的最少数据。这样，即使攻击者试图操纵上下文，Agent也无法访问敏感信息，从而有效防止数据泄露。

技术框架：AirGapAgent的整体架构包含以下几个主要模块：1) 上下文分析模块：负责分析用户请求和当前对话上下文，识别任务所需的关键信息。2) 数据过滤模块：根据上下文分析结果，过滤掉与任务无关的敏感数据，只保留必要的信息。3) Agent执行模块：使用过滤后的数据驱动LLM Agent完成用户请求。4) 隐私监控模块：持续监控Agent的行为，检测潜在的隐私泄露风险。

关键创新：AirGapAgent的关键创新在于其“气隙”设计，通过限制Agent的数据访问权限，从根本上解决了上下文劫持攻击的问题。与传统的隐私保护方法（如差分隐私）不同，AirGapAgent不依赖于对数据的修改或扰动，而是直接阻止Agent访问敏感信息，从而避免了对Agent性能的影响。

关键设计：AirGapAgent的关键设计包括：1) 精确的上下文分析算法，用于识别任务所需的最小数据集。2) 高效的数据过滤机制，确保Agent只能访问授权的数据。3) 灵活的访问控制策略，允许根据不同的任务和用户需求调整数据访问权限。具体的参数设置、损失函数和网络结构取决于所使用的LLM Agent和具体的应用场景，论文中可能未详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AirGapAgent能够有效防御上下文劫持攻击。例如，对Gemini Ultra Agent的单查询上下文劫持攻击会使其数据保护能力从94%降至45%，而AirGapAgent能够将保护能力提升至97%，显著优于原始Agent。此外，AirGapAgent在保持Agent核心功能的同时，有效降低了隐私泄露的风险。

🎯 应用场景

AirGapAgent可广泛应用于各种需要处理敏感用户数据的对话Agent场景，例如：医疗健康咨询、金融服务、法律咨询等。通过保护用户隐私，AirGapAgent能够提升用户对对话Agent的信任度，促进其更广泛的应用。未来，AirGapAgent还可以与其他隐私保护技术相结合，构建更加安全可靠的对话Agent系统。

📄 摘要（原文）

The growing use of large language model (LLM)-based conversational agents to manage sensitive user data raises significant privacy concerns. While these agents excel at understanding and acting on context, this capability can be exploited by malicious actors. We introduce a novel threat model where adversarial third-party apps manipulate the context of interaction to trick LLM-based agents into revealing private information not relevant to the task at hand. Grounded in the framework of contextual integrity, we introduce AirGapAgent, a privacy-conscious agent designed to prevent unintended data leakage by restricting the agent's access to only the data necessary for a specific task. Extensive experiments using Gemini, GPT, and Mistral models as agents validate our approach's effectiveness in mitigating this form of context hijacking while maintaining core agent functionality. For example, we show that a single-query context hijacking attack on a Gemini Ultra agent reduces its ability to protect user data from 94% to 45%, while an AirGapAgent achieves 97% protection, rendering the same attack ineffective.