Adaptive Attacks Break Defenses Against Indirect Prompt Injection Attacks on LLM Agents

📄 arXiv: 2503.00061v2 📥 PDF

作者: Qiusi Zhan, Richard Fang, Henil Shalin Panchal, Daniel Kang

分类: cs.CR, cs.LG

发布日期: 2025-02-27 (更新: 2025-03-04)

备注: 17 pages, 5 figures, 6 tables (NAACL 2025 Findings)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

自适应攻击破解针对LLM Agent间接提示注入攻击的防御

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

关键词: LLM Agent 间接提示注入 自适应攻击 安全漏洞 防御机制

📋 核心要点

  1. 现有LLM Agent防御间接提示注入攻击的方法，缺乏针对自适应攻击的充分测试，鲁棒性存疑。
  2. 论文提出自适应攻击方法，能够有效绕过现有的多种防御机制，揭示了当前防御措施的漏洞。
  3. 实验表明，自适应攻击能够以超过50%的成功率绕过八种不同的防御措施，突显了自适应攻击评估的重要性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）Agent通过使用外部工具与环境交互，在各种应用中表现出卓越的性能。然而，集成外部工具会引入安全风险，例如间接提示注入（IPI）攻击。尽管已经设计了针对IPI攻击的防御措施，但由于缺乏针对自适应攻击的充分测试，它们的鲁棒性仍然值得怀疑。在本文中，我们评估了八种不同的防御措施，并使用自适应攻击绕过了所有这些防御措施，始终实现了超过50%的攻击成功率。这揭示了当前防御措施中的关键漏洞。我们的研究强调了在设计防御措施时需要进行自适应攻击评估，以确保鲁棒性和可靠性。代码可在https://github.com/uiuc-kang-lab/AdaptiveAttackAgent获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM Agent中，现有防御机制无法有效抵御自适应间接提示注入（IPI）攻击的问题。现有的防御方法通常基于静态规则或简单的过滤，容易被精心设计的自适应攻击绕过，导致Agent执行恶意指令，造成安全风险。

核心思路：论文的核心思路是设计能够根据目标防御机制的特点进行调整的自适应攻击。通过迭代地测试和优化攻击策略，找到绕过防御的最佳方法。这种自适应性使得攻击能够有效地利用防御机制的漏洞，从而提高攻击成功率。

技术框架：论文的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 防御机制分析：分析目标防御机制的原理和特点，识别潜在的漏洞。2) 攻击策略生成：根据防御机制的特点，生成初始的攻击策略。3) 攻击策略优化：通过迭代地测试和调整攻击策略，找到绕过防御的最佳方法。4) 攻击执行：执行优化后的攻击策略，评估攻击成功率。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了自适应攻击的思想，能够根据目标防御机制的特点进行调整和优化。与传统的静态攻击方法相比，自适应攻击能够更有效地利用防御机制的漏洞，从而提高攻击成功率。这种自适应性使得攻击更具挑战性，也对防御提出了更高的要求。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 攻击策略的表示：使用自然语言描述攻击策略，方便进行调整和优化。2) 攻击策略的优化算法：使用遗传算法或强化学习等方法，迭代地测试和调整攻击策略。3) 攻击成功率的评估指标：使用攻击成功率作为评估指标，衡量攻击策略的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验证明，提出的自适应攻击能够以超过50%的成功率绕过八种不同的防御措施，包括基于规则的过滤、基于模型的检测等。实验结果表明，现有的防御机制在面对自适应攻击时存在明显的不足，需要进一步改进和优化。该研究突显了自适应攻击评估在LLM Agent安全领域的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM Agent的安全性，尤其是在需要与外部环境交互的场景中，例如智能客服、自动化流程处理、智能家居控制等。通过对现有防御机制进行自适应攻击评估，可以发现潜在的安全漏洞，并设计更有效的防御措施，从而提高LLM Agent的鲁棒性和可靠性，降低安全风险。

📄 摘要（原文）

Large Language Model (LLM) agents exhibit remarkable performance across diverse applications by using external tools to interact with environments. However, integrating external tools introduces security risks, such as indirect prompt injection (IPI) attacks. Despite defenses designed for IPI attacks, their robustness remains questionable due to insufficient testing against adaptive attacks. In this paper, we evaluate eight different defenses and bypass all of them using adaptive attacks, consistently achieving an attack success rate of over 50%. This reveals critical vulnerabilities in current defenses. Our research underscores the need for adaptive attack evaluation when designing defenses to ensure robustness and reliability. The code is available at https://github.com/uiuc-kang-lab/AdaptiveAttackAgent.