Adversarial Search Engine Optimization for Large Language Models

📄 arXiv: 2406.18382v2 📥 PDF

作者: Fredrik Nestaas, Edoardo Debenedetti, Florian Tramèr

分类: cs.CR, cs.LG

发布日期: 2024-06-26 (更新: 2024-07-02)

💡 一句话要点

提出针对大语言模型的对抗性搜索引擎优化攻击，操纵LLM偏好选择。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 对抗攻击 搜索引擎优化 偏好操纵 安全漏洞

📋 核心要点

  1. 现有LLM在选择第三方内容时易受操纵，攻击者可利用精心构造的内容使其偏向特定目标。
  2. 通过对抗性搜索引擎优化，论文设计特定内容诱导LLM推广攻击者产品并贬低竞争对手。
  3. 实验表明，该攻击在实际LLM搜索引擎和插件API上有效，并可能引发恶性竞争。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的攻击方式，称为偏好操纵攻击，旨在操纵大语言模型（LLM）的选择，使其偏向攻击者。在LLM驱动的搜索引擎或聊天机器人插件等应用中，模型需要从竞争的第三方内容中进行选择。通过精心设计的网站内容或插件文档，攻击者可以欺骗LLM，使其推广攻击者的产品并诋毁竞争对手，从而增加用户流量和收益。这种攻击会导致囚徒困境，所有参与者都有动机发起攻击，但集体效应会降低LLM的输出质量。我们在生产环境的LLM搜索引擎（Bing和Perplexity）以及插件API（GPT-4和Claude）上验证了攻击的有效性。随着LLM越来越多地用于对第三方内容进行排序，偏好操纵攻击预计将成为一种重大威胁。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）在选择第三方内容时，容易受到恶意内容操纵的问题。现有的LLM搜索引擎和插件API在设计时，没有充分考虑到对抗性攻击，使得攻击者可以通过控制LLM的偏好来影响其选择结果，从而损害用户利益。

核心思路：论文的核心思路是利用对抗性搜索引擎优化（Adversarial SEO）技术，通过精心构造的网站内容或插件文档，诱导LLM产生错误的偏好。攻击者可以设计内容，使其在LLM看来更具吸引力或相关性，从而使其推广攻击者的产品，并贬低竞争对手的产品。这种攻击依赖于LLM对内容的理解和排序机制的弱点。

技术框架：该攻击框架主要包括以下几个步骤：1) 确定攻击目标，例如特定的产品或竞争对手；2) 分析LLM的偏好和排序机制，了解其对不同类型内容的敏感度；3) 设计对抗性内容，使其在LLM看来更具吸引力，同时贬低竞争对手的内容；4) 将对抗性内容部署到网站或插件文档中；5) 监控LLM的选择结果，评估攻击效果。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了偏好操纵攻击这一新的攻击类型，并将其应用于LLM搜索引擎和插件API。与传统的对抗攻击不同，偏好操纵攻击不是直接修改LLM的参数或输入，而是通过操纵LLM的偏好来影响其选择结果。这种攻击方式更加隐蔽和难以检测。

关键设计：对抗性内容的具体设计取决于LLM的偏好和排序机制。一些常用的技术包括：1) 关键词填充，在内容中大量使用与目标产品相关的关键词；2) 虚假评论，发布虚假的正面评价，提高目标产品的声誉；3) 内容抄袭，抄袭竞争对手的内容，并进行轻微修改，使其在LLM看来更具原创性；4) 负面宣传，发布关于竞争对手的负面信息，降低其声誉。此外，论文还研究了不同的攻击策略，例如单次攻击和持续攻击，以及不同的防御机制，例如内容过滤和偏好学习。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该攻击在生产环境的LLM搜索引擎（Bing和Perplexity）以及插件API（GPT-4和Claude）上均有效。攻击者可以通过精心设计的对抗性内容，显著提高其产品的曝光率和用户流量，同时降低竞争对手的曝光率。例如，在某些情况下，攻击者可以将目标产品的排名提升到前几位，从而获得显著的竞争优势。

🎯 应用场景

该研究揭示了LLM在实际应用中面临的安全风险，尤其是在搜索引擎、推荐系统和智能助手等领域。攻击者可以利用这些漏洞操纵LLM的输出，影响用户决策，造成经济损失或声誉损害。因此，该研究对于提高LLM的安全性、可靠性和公平性具有重要意义，有助于开发更鲁棒的LLM应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are increasingly used in applications where the model selects from competing third-party content, such as in LLM-powered search engines or chatbot plugins. In this paper, we introduce Preference Manipulation Attacks, a new class of attacks that manipulate an LLM's selections to favor the attacker. We demonstrate that carefully crafted website content or plugin documentations can trick an LLM to promote the attacker products and discredit competitors, thereby increasing user traffic and monetization. We show this leads to a prisoner's dilemma, where all parties are incentivized to launch attacks, but the collective effect degrades the LLM's outputs for everyone. We demonstrate our attacks on production LLM search engines (Bing and Perplexity) and plugin APIs (for GPT-4 and Claude). As LLMs are increasingly used to rank third-party content, we expect Preference Manipulation Attacks to emerge as a significant threat.