Breaking to Build: A Threat Model of Prompt-Based Attacks for Securing LLMs

📄 arXiv: 2509.04615v1 📥 PDF

作者: Brennen Hill, Surendra Parla, Venkata Abhijeeth Balabhadruni, Atharv Prajod Padmalayam, Sujay Chandra Shekara Sharma

分类: cs.CL, cs.CR, cs.LG

发布日期: 2025-09-04

💡 一句话要点

构建安全LLM：提出基于提示攻击的威胁模型

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 提示攻击 威胁模型 安全漏洞 对抗攻击

📋 核心要点

  1. 大型语言模型面临提示攻击的安全威胁，攻击者可利用模型漏洞绕过安全限制。
  2. 论文通过系统性地分析和分类现有提示攻击方法，构建全面的威胁模型。
  3. 该研究旨在为开发更安全的LLM提供指导，使其能够抵御各种提示攻击。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的快速发展带来了严峻的安全挑战，攻击者可以通过操纵输入提示来造成重大危害并规避安全对齐。这些基于提示的攻击利用了模型在设计、训练和上下文理解方面的漏洞，导致知识产权盗窃、错误信息生成和用户信任的丧失。对这些攻击向量的系统性理解是开发强大防御措施的基础。本文对基于提示的攻击方法进行了全面的文献综述，对其进行分类以提供清晰的威胁模型。通过详细描述这些攻击的机制和影响，本综述旨在为研究界构建下一代安全的LLM提供信息，使其本质上能够抵抗未经授权的提炼、微调和编辑。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）面临的日益严峻的提示攻击问题。现有的LLM在设计、训练和上下文理解方面存在漏洞，容易受到恶意提示的攻击，导致知识产权泄露、虚假信息传播等问题。现有的防御方法往往缺乏系统性和针对性，难以有效应对各种新型提示攻击。

核心思路：论文的核心思路是通过对现有提示攻击方法进行全面的文献综述和分类，构建一个清晰的威胁模型。该模型能够帮助研究人员和开发人员更好地理解各种攻击的机制和影响，从而有针对性地开发更有效的防御措施。

技术框架：论文采用文献综述的方法，对现有的提示攻击方法进行系统性地梳理和分类。具体而言，论文首先收集了大量的相关文献，然后对这些文献进行分析和总结，提取出各种提示攻击的特征和原理。最后，论文根据攻击的类型、目标和机制，将这些攻击方法进行分类，构建成一个层次化的威胁模型。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个全面的提示攻击威胁模型。该模型不仅涵盖了现有的各种提示攻击方法，而且还对这些攻击方法进行了深入的分析和分类，从而为研究人员和开发人员提供了一个清晰的攻击图谱。此外，该模型还能够帮助人们更好地理解各种攻击的潜在影响，从而有针对性地开发更有效的防御措施。

关键设计：论文的关键设计在于对提示攻击方法的分类体系。论文根据攻击的类型、目标和机制，将这些攻击方法分为多个层次，从而形成一个清晰的层次化结构。这种分类体系能够帮助人们更好地理解各种攻击之间的关系，从而更有效地进行防御。

📊 实验亮点

该论文通过全面的文献调研，系统性地总结和分类了现有的提示攻击方法，构建了一个清晰的威胁模型。该模型为研究人员和开发人员提供了一个有价值的参考框架，有助于他们更好地理解各种攻击的机制和影响，从而开发更有效的防御措施，提升LLM的安全性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型语言模型的安全性，防止恶意用户利用提示攻击进行知识产权盗窃、虚假信息传播等活动。通过构建更安全的LLM，可以提高用户对AI系统的信任度，促进LLM在各个领域的广泛应用，例如智能客服、内容创作、教育等。

📄 摘要（原文）

The proliferation of Large Language Models (LLMs) has introduced critical security challenges, where adversarial actors can manipulate input prompts to cause significant harm and circumvent safety alignments. These prompt-based attacks exploit vulnerabilities in a model's design, training, and contextual understanding, leading to intellectual property theft, misinformation generation, and erosion of user trust. A systematic understanding of these attack vectors is the foundational step toward developing robust countermeasures. This paper presents a comprehensive literature survey of prompt-based attack methodologies, categorizing them to provide a clear threat model. By detailing the mechanisms and impacts of these exploits, this survey aims to inform the research community's efforts in building the next generation of secure LLMs that are inherently resistant to unauthorized distillation, fine-tuning, and editing.