Defense against Prompt Injection Attacks via Mixture of Encodings

📄 arXiv: 2504.07467v1 📥 PDF

作者: Ruiyi Zhang, David Sullivan, Kyle Jackson, Pengtao Xie, Mei Chen

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-10

💡 一句话要点

提出混合编码防御机制，提升LLM抵抗提示注入攻击能力并保持NLP任务性能

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

关键词: 提示注入攻击防御 大型语言模型 字符编码 混合编码 安全性 自然语言处理 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 大型语言模型易受提示注入攻击，攻击者通过恶意构造的输入影响模型的输出，威胁模型安全。
  2. 论文提出混合编码防御机制，结合多种字符编码方式，旨在降低攻击成功率的同时，维持模型在正常NLP任务中的性能。
  3. 实验结果表明，该方法在抵抗提示注入攻击方面表现出色，同时优于现有基于字符编码的防御方法，保证了任务性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已成为众多NLP任务的主流方法，其访问外部信息的能力进一步增强了其性能。然而，这也引入了新的漏洞，即提示注入攻击，其中外部内容嵌入恶意指令来操纵LLM的输出。最近，Base64防御被认为是降低提示注入攻击成功率的最有效方法之一。尽管有效，但该方法会降低LLM在某些NLP任务上的性能。为了解决这个问题，我们提出了一种新的防御机制：混合编码，它利用多种字符编码，包括Base64。大量的实验结果表明，我们的方法在提示注入攻击下实现了最低的攻击成功率之一，同时在所有NLP任务中保持了高性能，优于现有的基于字符编码的防御方法。这突显了我们的混合编码策略在安全性和任务性能指标方面的有效性。

🔬 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。现有的防御方法，例如Base64编码，虽然可以降低攻击成功率，但往往会牺牲LLM在正常NLP任务上的性能，造成可用性下降。因此，如何在保证安全性的同时，维持LLM在各种NLP任务中的高性能是一个关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用多种字符编码方式的混合，构建一种更鲁棒的防御机制。通过将输入文本进行不同编码方式的组合，增加攻击者构造恶意指令的难度，从而降低提示注入攻击的成功率。同时，精心设计的混合策略可以最小化对LLM正常处理文本的影响，从而保持其在NLP任务上的性能。

技术框架：该防御机制主要包含一个编码层，该层接收输入文本，并将其分解为多个部分。每个部分应用不同的字符编码方式，例如Base64、ASCII等。然后，将编码后的部分重新组合成新的输入文本，输入到LLM中。LLM处理编码后的文本，并生成相应的输出。

关键创新：该方法最重要的创新点在于混合使用多种字符编码方式。与单一编码方式相比，混合编码增加了攻击者破解编码的难度，提高了防御的鲁棒性。此外，该方法通过优化编码策略，尽可能减少对LLM性能的影响，实现了安全性和性能的平衡。

关键设计：关键设计包括选择哪些字符编码方式进行混合，以及如何确定每种编码方式的应用比例。论文可能采用了一种自适应的编码策略，根据输入文本的特性动态调整编码方式的组合。此外，可能还涉及一些超参数的调整，例如编码块的大小、编码方式的优先级等，以优化防御效果和性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该混合编码防御机制在抵抗提示注入攻击方面取得了显著效果，实现了最低的攻击成功率之一。同时，该方法在多个NLP任务上保持了高性能，优于现有的基于字符编码的防御方法。具体性能数据（例如攻击成功率降低百分比、NLP任务性能提升百分比）未知，但摘要强调了其优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种依赖大型语言模型的应用场景，例如智能客服、文本摘要、机器翻译等。通过提升LLM抵抗提示注入攻击的能力，可以有效防止恶意用户利用漏洞篡改模型输出，保障系统的安全性和可靠性。该技术还有助于构建更值得信赖的人工智能系统，促进LLM在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have emerged as a dominant approach for a wide range of NLP tasks, with their access to external information further enhancing their capabilities. However, this introduces new vulnerabilities, known as prompt injection attacks, where external content embeds malicious instructions that manipulate the LLM's output. Recently, the Base64 defense has been recognized as one of the most effective methods for reducing success rate of prompt injection attacks. Despite its efficacy, this method can degrade LLM performance on certain NLP tasks. To address this challenge, we propose a novel defense mechanism: mixture of encodings, which utilizes multiple character encodings, including Base64. Extensive experimental results show that our method achieves one of the lowest attack success rates under prompt injection attacks, while maintaining high performance across all NLP tasks, outperforming existing character encoding-based defense methods. This underscores the effectiveness of our mixture of encodings strategy for both safety and task performance metrics.