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. 现有LLM容易受到基于提示的攻击，这些攻击利用模型漏洞，导致知识产权盗窃和错误信息传播。
  2. 论文通过系统地分类和分析现有的基于提示的攻击方法，构建了一个全面的威胁模型。
  3. 该威胁模型旨在指导研究人员开发更安全的LLM，使其能够抵抗各种提示攻击。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的普及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。系统地理解这些攻击向量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本质上能够抵抗未经授权的提炼、微调和编辑的安全LLM提供信息。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM中由于提示攻击导致的安全问题。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、生成虚假信息等问题。现有的防御方法往往不够全面，缺乏对各种攻击手段的系统性理解。

核心思路：论文的核心思路是对现有的基于提示的攻击进行全面的梳理和分类，构建一个清晰的威胁模型。通过理解各种攻击的原理、机制和影响，为开发更有效的防御措施提供指导。

技术框架：论文采用文献综述的方法，对现有的研究成果进行整理和分析。主要包括以下几个阶段： 1. 收集和整理关于基于提示的攻击的相关文献。 2. 对这些攻击进行分类，例如按照攻击目标、攻击方式等进行划分。 3. 详细描述每种攻击的原理、机制和影响。 4. 总结各种攻击的共性和特点，构建一个全面的威胁模型。

关键创新：论文的关键创新在于构建了一个全面的基于提示的攻击威胁模型。该模型不仅对现有的攻击进行了分类和描述，还分析了这些攻击的原理和影响，为研究人员提供了一个清晰的攻击图谱，有助于开发更有针对性的防御措施。

关键设计：论文主要关注对现有攻击的分类和描述，没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。其关键在于对攻击类型的划分，以及对每种攻击方式的详细解释，从而形成一个完整的威胁模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文的主要亮点在于对现有prompt-based攻击方法进行了全面的文献综述和分类，构建了一个清晰的威胁模型。该模型详细描述了各种攻击的机制和影响，为研究人员开发更安全的LLM提供了重要的参考。虽然论文没有提供具体的实验数据，但其理论贡献在于为后续研究指明了方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM的安全性，防止恶意用户利用提示进行攻击，保护知识产权，避免生成虚假信息，维护用户信任。该研究为开发更安全的LLM提供了理论基础，有助于构建更可靠的人工智能系统，在信息安全、内容审核等领域具有重要应用价值。

📄 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.