Operationalizing a Threat Model for Red-Teaming Large Language Models (LLMs)
作者: Apurv Verma, Satyapriya Krishna, Sebastian Gehrmann, Madhavan Seshadri, Anu Pradhan, Tom Ault, Leslie Barrett, David Rabinowitz, John Doucette, NhatHai Phan
分类: cs.CL, cs.CR
发布日期: 2024-07-20 (更新: 2025-07-10)
备注: Transactions of Machine Learning Research (TMLR)
期刊: Transactions on Machine Learning Research, 2025
💡 一句话要点
构建LLM红队测试威胁模型，提升LLM应用安全与鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 红队测试 威胁模型 安全评估 攻击分类 防御策略 LLM安全
📋 核心要点
- 现有LLM应用面临着难以预测和应对的安全威胁，需要有效的红队测试方法来发现潜在漏洞。
- 论文构建了一个全面的威胁模型，并系统地整理了LLM红队测试的攻击方法，为安全评估提供理论基础。
- 论文总结了防御策略和红队测试实践，为从业者提供了实用的指导，旨在提升LLM系统的安全性。
📝 摘要（中文）
本文旨在通过红队测试来识别大型语言模型（LLM）应用中的潜在威胁，从而创建更安全、更具弹性的系统。论文提出了一个详细的威胁模型，并对LLM红队测试攻击的知识体系进行了系统化梳理。基于LLM开发和部署过程的各个阶段，论文构建了一个攻击分类体系，并从现有研究中提取了多种见解。此外，论文还汇编了防御方法和实用的红队测试策略，为从业者提供指导。通过描绘突出的攻击模式并揭示各种入口点，本文为提高基于LLM的系统的安全性和鲁棒性提供了一个框架。
🔬 方法详解
问题定义：当前大型语言模型（LLM）在实际应用中面临着各种安全威胁，包括提示注入、数据泄露、恶意代码执行等。现有的安全评估方法往往缺乏系统性和针对性，难以有效识别和应对这些威胁。因此，需要一种系统化的方法来模拟攻击，发现LLM系统的潜在漏洞，并为防御措施的制定提供依据。
核心思路：论文的核心思路是借鉴红队测试的概念，构建一个针对LLM的威胁模型，并系统地整理已知的攻击方法。通过模拟真实攻击场景，发现LLM系统在开发和部署过程中存在的安全漏洞，从而为开发者提供改进建议，提升系统的安全性和鲁棒性。
技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 威胁建模：定义LLM系统面临的各种威胁，包括攻击目标、攻击者能力、攻击手段等。2) 攻击分类：根据LLM开发和部署过程的各个阶段，对已知的攻击方法进行分类，例如数据收集阶段的隐私泄露攻击、模型训练阶段的后门攻击、模型部署阶段的提示注入攻击等。3) 知识体系构建：系统地整理已有的LLM攻击方法、防御策略和红队测试实践，形成一个完整的知识体系。4) 红队测试实践：提供实用的红队测试策略，指导从业者如何有效地进行LLM安全评估。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个针对LLM的威胁模型，并系统地整理了已知的攻击方法。与现有的安全评估方法相比，该方法更加系统化、针对性更强，能够更有效地发现LLM系统的潜在漏洞。此外，论文还提供了实用的红队测试策略，为从业者提供了指导。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 威胁模型的构建：详细定义了LLM系统面临的各种威胁，包括攻击目标、攻击者能力、攻击手段等。2) 攻击分类体系的构建：根据LLM开发和部署过程的各个阶段，对已知的攻击方法进行分类，方便从业者快速定位和理解各种攻击方法。3) 红队测试策略的制定：提供了实用的红队测试策略，包括攻击场景设计、攻击工具选择、攻击结果分析等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文系统化整理了LLM红队测试的知识体系，构建了基于LLM开发和部署阶段的攻击分类，并从已有研究中提取了多种见解。此外，论文还汇编了防御方法和实用的红队测试策略，为从业者提供了指导。这些成果为LLM安全评估提供了重要的参考依据。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种基于LLM的系统，例如智能客服、聊天机器人、内容生成平台等。通过红队测试，可以有效发现这些系统中的安全漏洞，并采取相应的防御措施，从而保护用户数据安全，防止恶意攻击，提升系统的可靠性和用户信任度。该研究还有助于推动LLM安全领域的发展，为构建更安全、更可靠的AI系统奠定基础。
📄 摘要（原文）
Creating secure and resilient applications with large language models (LLM) requires anticipating, adjusting to, and countering unforeseen threats. Red-teaming has emerged as a critical technique for identifying vulnerabilities in real-world LLM implementations. This paper presents a detailed threat model and provides a systematization of knowledge (SoK) of red-teaming attacks on LLMs. We develop a taxonomy of attacks based on the stages of the LLM development and deployment process and extract various insights from previous research. In addition, we compile methods for defense and practical red-teaming strategies for practitioners. By delineating prominent attack motifs and shedding light on various entry points, this paper provides a framework for improving the security and robustness of LLM-based systems.