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

提出类型约束特权分离方法，系统性防御AI Agent中的提示注入攻击。

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

关键词: 大型语言模型 AI Agent 提示注入 安全 类型约束

📋 核心要点

  1. 现有AI Agent易受提示注入攻击，攻击者可恶意篡改LLM的预期行为，传统防御方法存在易受攻击或兼容性问题。
  2. 论文提出类型约束特权分离，将LLM与第三方数据的交互限制在预定义的数据类型内，避免直接处理原始字符串。
  3. 实验表明，该方法能有效防御提示注入攻击，同时保持AI Agent的实用性，在多个案例研究中验证了其有效性。

📝 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 Agent等语言处理系统自动化的关键驱动力。然而，这些优势也带来了提示注入的漏洞，攻击者可以通过注入的任务来破坏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，该方法系统地防止提示注入。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，从而消除了提示注入的可能性。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提示注入攻击，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驱动的AI Agent中存在的提示注入漏洞。现有的防御方法，如检测器和微调，要么容易受到自适应攻击，要么无法与最新的模型兼容，因此需要一种更有效、更通用的防御机制。

核心思路：核心思路是通过限制LLM与不受信任的第三方数据的交互方式来防止提示注入。具体来说，不是让LLM直接处理原始字符串形式的外部数据，而是将这些数据转换为一组预先定义好的、范围受限的数据类型。这样，即使攻击者试图注入恶意提示，由于LLM只能处理特定类型的数据，攻击的有效载荷也会被限制或无效化。

技术框架：该方法的核心在于将外部数据转换为预定义的类型。整体流程包括：1. 接收外部数据；2. 将外部数据转换为预定义的类型（例如，日期、数字、布尔值等）；3. LLM仅与这些类型化的数据进行交互，而不是原始字符串。这种类型转换过程充当了一道安全屏障，阻止了潜在的恶意提示直接影响LLM的行为。

关键创新：最重要的创新在于引入了类型约束的概念，通过限制LLM可以处理的数据类型，从而有效地隔离了LLM与潜在的恶意输入。与传统的依赖于检测或过滤恶意提示的方法不同，该方法从根本上阻止了恶意提示的生效。

关键设计：关键设计在于数据类型的选择和定义。需要仔细选择一组能够满足应用需求，同时又足够安全的数据类型。例如，可以使用特定的日期格式来表示日期，而不是允许LLM处理任意格式的日期字符串。此外，还需要设计相应的类型转换机制，确保外部数据能够安全、准确地转换为预定义的类型。

🖼️ 关键图片

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📊 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，基于类型约束特权分离的AI Agent能够有效防御各种提示注入攻击，同时保持较高的实用性。具体的性能数据和对比基线信息未知，但结论是该方法在防御提示注入方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种基于LLM的AI Agent系统，尤其是在需要处理来自不可信来源数据的场景中，例如自动化客服、智能助手、数据分析工具等。通过有效防御提示注入攻击，可以提高AI Agent的安全性、可靠性和可信度，从而促进LLM技术在更广泛领域的应用。

📄 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.