Security Attacks on LLM-based Code Completion Tools

📄 arXiv: 2408.11006v4 📥 PDF

作者: Wen Cheng, Ke Sun, Xinyu Zhang, Wei Wang

分类: cs.CL, cs.CR

发布日期: 2024-08-20 (更新: 2025-01-02)

备注: Paper accepted at AAAI 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

针对LLM代码补全工具的安全攻击与数据泄露研究

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

关键词: LLM代码补全工具 安全攻击 越狱攻击 数据提取 GitHub Copilot Amazon Q 代码安全 LLM安全

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的代码补全工具（LCCT）在安全方面存在漏洞，容易受到恶意攻击，可能导致敏感数据泄露。
  2. 该研究针对LCCT的特性，设计了越狱攻击和训练数据提取攻击，以评估其安全风险。
  3. 实验表明，针对GitHub Copilot和Amazon Q的攻击取得了显著成功，并成功提取了用户的敏感信息。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的快速发展显著提升了代码补全能力，催生了新一代基于LLM的代码补全工具（LCCT）。与通用LLM不同，这些工具拥有独特的工作流程，集成了多个信息源作为输入，并优先考虑代码建议而非自然语言交互，这带来了独特的安全挑战。此外，LCCT通常依赖专有的代码数据集进行训练，引发了对敏感数据潜在暴露的担忧。本文利用LCCT的这些独特特征，开发了针对两种关键安全风险的定向攻击方法：越狱攻击和训练数据提取攻击。实验结果揭示了LCCT中的重大漏洞，包括对GitHub Copilot的越狱攻击成功率高达99.4%，对Amazon Q的成功率达到46.3%。此外，我们成功地从GitHub Copilot中提取了敏感的用户数据，包括与GitHub用户名相关的54个真实电子邮件地址和314个物理地址。我们的研究还表明，这些基于代码的攻击方法对通用LLM（如GPT系列）也有效，突显了现代LLM在处理代码方面存在更广泛的安全错位。这些发现强调了与LCCT相关的关键安全挑战，并为加强其安全框架提出了重要方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决基于LLM的代码补全工具（LCCT）中存在的安全漏洞问题。现有方法主要关注通用LLM的安全，而忽略了LCCT的独特工作流程和训练数据特性，导致其容易受到针对性的攻击，例如越狱攻击和训练数据提取攻击。这些攻击可能导致敏感用户数据泄露，对用户隐私和系统安全构成威胁。

核心思路：论文的核心思路是利用LCCT与通用LLM的不同之处，特别是其对代码的特殊处理方式和使用的专有代码数据集，来设计针对性的攻击方法。通过构造特定的代码片段或提示，诱导LCCT执行恶意操作或泄露敏感信息。这种方法强调了对LCCT内部机制的理解，并利用其弱点进行攻击。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 分析LCCT的工作流程和训练数据特性，识别潜在的安全漏洞；2) 设计针对性的攻击方法，包括越狱攻击和训练数据提取攻击；3) 在实际的LCCT系统（如GitHub Copilot和Amazon Q）上进行实验，评估攻击效果；4) 分析实验结果，总结LCCT的安全风险，并提出改进建议。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于针对LCCT的特性设计了有效的攻击方法。与传统的针对通用LLM的攻击方法不同，这些攻击方法更加关注代码的语义和上下文，能够更好地利用LCCT的弱点。例如，通过构造特定的代码片段，可以绕过LCCT的安全检查，执行恶意代码或泄露敏感信息。

关键设计：在越狱攻击中，研究人员设计了特定的代码提示，诱导LCCT生成不安全的代码或执行恶意操作。在训练数据提取攻击中，研究人员利用LCCT的代码补全功能，逐步提取其训练数据中的敏感信息，例如用户名、电子邮件地址和物理地址。具体的参数设置和网络结构未知，因为这些信息通常是LCCT的专有信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，针对GitHub Copilot的越狱攻击成功率高达99.4%，针对Amazon Q的成功率达到46.3%。此外，研究人员成功从GitHub Copilot中提取了54个真实电子邮件地址和314个物理地址，证明了LCCT存在严重的数据泄露风险。这些结果突显了LCCT在安全方面的脆弱性，并强调了加强其安全防护的必要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM代码补全工具的安全性，例如，通过改进安全检查机制、加强数据隐私保护措施，以及开发更强大的防御方法，从而保护用户免受恶意攻击和数据泄露的威胁。此外，该研究还可以帮助开发者更好地理解LLM在处理代码方面的安全风险，并为开发更安全的LLM应用提供指导。

📄 摘要（原文）

The rapid development of large language models (LLMs) has significantly advanced code completion capabilities, giving rise to a new generation of LLM-based Code Completion Tools (LCCTs). Unlike general-purpose LLMs, these tools possess unique workflows, integrating multiple information sources as input and prioritizing code suggestions over natural language interaction, which introduces distinct security challenges. Additionally, LCCTs often rely on proprietary code datasets for training, raising concerns about the potential exposure of sensitive data. This paper exploits these distinct characteristics of LCCTs to develop targeted attack methodologies on two critical security risks: jailbreaking and training data extraction attacks. Our experimental results expose significant vulnerabilities within LCCTs, including a 99.4% success rate in jailbreaking attacks on GitHub Copilot and a 46.3% success rate on Amazon Q. Furthermore, We successfully extracted sensitive user data from GitHub Copilot, including 54 real email addresses and 314 physical addresses associated with GitHub usernames. Our study also demonstrates that these code-based attack methods are effective against general-purpose LLMs, such as the GPT series, highlighting a broader security misalignment in the handling of code by modern LLMs. These findings underscore critical security challenges associated with LCCTs and suggest essential directions for strengthening their security frameworks. The example code and attack samples from our research are provided at https://github.com/Sensente/Security-Attacks-on-LCCTs.