Better Privilege Separation for Agents by Restricting Data Types

📄 arXiv: 2509.25926v1 📥 PDF

作者: Dennis Jacob, Emad Alghamdi, Zhanhao Hu, Basel Alomair, David Wagner

分类: cs.CR, cs.LG

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

提出基于数据类型限制的特权分离方法，系统性防御LLM中的Prompt注入攻击。

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

关键词: Prompt注入 大型语言模型 特权分离 数据类型 安全 AI代理 访问控制

📋 核心要点

  1. 现有LLM易受Prompt注入攻击，传统防御方法如检测器和微调存在易受攻击或兼容性问题。
  2. 论文提出类型导向的特权分离方法，通过限制LLM处理的数据类型来防御Prompt注入。
  3. 实验表明，该方法能在维持LLM实用性的同时，有效防御Prompt注入攻击。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）因其与非结构化内容交互的能力而日益普及。LLMs现在是AI代理等语言处理系统自动化的关键驱动力。然而，这些优势也带来了prompt注入的漏洞，攻击者可以通过注入任务来破坏LLM的预期功能。以往的方法提出了检测器和微调来提供鲁棒性，但这些技术容易受到自适应攻击，或者无法与最先进的模型一起使用。为此，我们提出了一种针对LLM的类型导向特权分离方法，该方法可以系统地防止prompt注入。我们通过将不受信任的内容转换为一组精心策划的数据类型来限制LLM与第三方数据交互的能力；与原始字符串不同，每种数据类型的范围和内容都受到限制，从而消除了prompt注入的可能性。我们在几个案例研究中评估了我们的方法，发现利用我们原则的设计可以系统地防止prompt注入攻击，同时保持高实用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中普遍存在的Prompt注入攻击问题。现有的防御方法，例如Prompt注入检测器和模型微调，要么容易受到对抗性攻击的规避，要么无法应用于最新的LLM模型，因此需要一种更有效和通用的防御机制。

核心思路：核心思路是通过限制LLM能够处理的数据类型来实现特权分离。具体来说，就是将来自第三方的不受信任的输入数据转换为预定义的、范围受限的数据类型，而不是直接让LLM处理原始字符串。这样可以防止恶意Prompt被注入到LLM的上下文中，从而避免LLM执行非预期的操作。

技术框架：该方法的核心在于数据类型转换和特权分离。整体流程如下：1. 接收来自第三方的不受信任的输入数据。2. 将输入数据转换为预定义的、范围受限的数据类型。3. LLM仅能访问和处理这些受限的数据类型，而无法直接访问原始的、不受信任的输入数据。4. LLM基于受限的数据类型执行任务，并将结果返回给用户。

关键创新：关键创新在于使用数据类型作为一种强制性的访问控制机制。通过限制LLM能够处理的数据类型，可以有效地隔离LLM与不受信任的输入数据，从而防止Prompt注入攻击。与传统的检测或过滤方法不同，该方法从根本上阻止了恶意Prompt的执行。

关键设计：关键设计在于定义合适的受限数据类型。这些数据类型需要足够表达LLM所需的信息，同时又足够安全，以防止Prompt注入攻击。具体的数据类型设计取决于具体的应用场景和LLM的任务。例如，对于一个问答系统，可以定义一个“问题”数据类型，该类型只允许包含用户提出的问题，而不允许包含任何其他类型的指令或代码。

📊 实验亮点

论文通过多个案例研究验证了该方法的有效性。实验结果表明，基于数据类型限制的特权分离方法能够有效地防御Prompt注入攻击，同时保持LLM的实用性。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的描述。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种基于LLM的AI代理和自动化系统，尤其是在需要处理来自不可信来源数据的场景中。例如，智能客服、自动化文档处理、代码生成等。通过防止Prompt注入攻击，可以提高这些系统的安全性和可靠性，降低潜在的风险。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have become increasingly popular due to their ability to interact with unstructured content. As such, LLMs are now a key driver behind the automation of language processing systems, such as AI agents. Unfortunately, these advantages have come with a vulnerability to prompt injections, an attack where an adversary subverts the LLM's intended functionality with an injected task. Past approaches have proposed detectors and finetuning to provide robustness, but these techniques are vulnerable to adaptive attacks or cannot be used with state-of-the-art models. To this end we propose type-directed privilege separation for LLMs, a method that systematically prevents prompt injections. We restrict the ability of an LLM to interact with third-party data by converting untrusted content to a curated set of data types; unlike raw strings, each data type is limited in scope and content, eliminating the possibility for prompt injections. We evaluate our method across several case studies and find that designs leveraging our principles can systematically prevent prompt injection attacks while maintaining high utility.