A Study on Prompt Injection Attack Against LLM-Integrated Mobile Robotic Systems

📄 arXiv: 2408.03515v2 📥 PDF

作者: Wenxiao Zhang, Xiangrui Kong, Conan Dewitt, Thomas Braunl, Jin B. Hong

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-08-07 (更新: 2024-09-09)

💡 一句话要点

研究LLM集成移动机器人系统中的Prompt注入攻击及防御策略

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

关键词: Prompt注入攻击 大型语言模型 移动机器人 具身智能 安全防御 多模态提示 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有LLM集成机器人导航系统易受Prompt注入攻击，可能导致机器人做出错误或危险的决策，安全性面临挑战。
  2. 该研究探索了针对LLM集成移动机器人系统的Prompt注入攻击，并提出了相应的安全Prompt策略以减轻风险。
  3. 实验结果表明，通过实施有效的防御机制，攻击检测和系统性能总体提高了约30.8%。

📝 摘要（中文）

将GPT-4o等大型语言模型（LLM）集成到机器人系统中，代表了具身人工智能的重大进步。这些模型可以处理多模态提示，从而生成更具上下文感知能力的响应。然而，这种集成并非没有挑战。主要问题之一是LLM在机器人导航任务中潜在的安全风险。这些任务需要精确可靠的响应，以确保安全有效的运行。多模态提示虽然增强了机器人的理解能力，但也引入了可能被恶意利用的复杂性。例如，旨在误导模型的对抗性输入可能导致不正确或危险的导航决策。本研究调查了Prompt注入对LLM集成系统中移动机器人性能的影响，并探索了安全的Prompt策略来降低这些风险。研究结果表明，通过实施强大的防御机制，攻击检测和系统性能总体提高了约30.8%，突显了其在提高面向任务的安全性及可靠性方面的关键作用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM集成到移动机器人系统中后，由于Prompt注入攻击导致机器人导航决策错误甚至危险的问题。现有方法缺乏有效的防御机制，使得机器人系统容易受到恶意Prompt的操控，从而影响其安全性和可靠性。

核心思路：论文的核心思路是通过研究Prompt注入攻击的原理和影响，设计并实施有效的防御策略，从而提高LLM集成机器人系统对恶意Prompt的抵抗能力，确保其在导航任务中的安全性和可靠性。这种防御策略可能包括Prompt过滤、Prompt验证、以及基于安全Prompt模板的设计等。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 分析Prompt注入攻击对LLM集成机器人系统的影响；2) 设计并实施多种Prompt注入攻击方法；3) 提出并实施相应的防御策略，例如Prompt过滤和验证；4) 通过实验评估防御策略的有效性，并分析实验结果。整体流程是从攻击到防御，再到评估，形成一个完整的安全研究闭环。

关键创新：论文的关键创新在于针对LLM集成移动机器人系统，系统性地研究了Prompt注入攻击的影响，并提出了相应的防御策略。与以往针对LLM本身的Prompt注入攻击研究不同，本研究更加关注攻击对机器人物理行为的影响，以及如何设计防御机制来保障机器人的安全运行。

关键设计：论文的关键设计可能包括：1) 设计特定的Prompt注入攻击，例如通过恶意指令改变机器人的目标位置或导航路径；2) 实现Prompt过滤机制，例如检测Prompt中是否包含恶意关键词或指令；3) 实现Prompt验证机制，例如验证Prompt是否符合预定义的安全模板；4) 设计实验场景，例如模拟机器人在复杂环境中执行导航任务，并评估其在受到Prompt注入攻击时的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过实施有效的防御机制，LLM集成移动机器人系统在攻击检测和系统性能方面总体提高了约30.8%。这一显著提升表明，所提出的防御策略能够有效降低Prompt注入攻击对机器人导航任务的影响，显著增强了系统的安全性和可靠性。具体的性能指标可能包括导航成功率、路径规划准确性、以及对恶意Prompt的检测率等。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种LLM集成的移动机器人系统，例如自动驾驶汽车、物流机器人、服务机器人等。通过提高机器人系统对Prompt注入攻击的抵抗能力，可以有效保障其在复杂环境中的安全可靠运行，降低因恶意攻击造成的经济损失和人身伤害风险。未来，该研究可以进一步扩展到其他类型的机器人系统和应用场景，为构建安全可靠的机器人生态系统奠定基础。

📄 摘要（原文）

The integration of Large Language Models (LLMs) like GPT-4o into robotic systems represents a significant advancement in embodied artificial intelligence. These models can process multi-modal prompts, enabling them to generate more context-aware responses. However, this integration is not without challenges. One of the primary concerns is the potential security risks associated with using LLMs in robotic navigation tasks. These tasks require precise and reliable responses to ensure safe and effective operation. Multi-modal prompts, while enhancing the robot's understanding, also introduce complexities that can be exploited maliciously. For instance, adversarial inputs designed to mislead the model can lead to incorrect or dangerous navigational decisions. This study investigates the impact of prompt injections on mobile robot performance in LLM-integrated systems and explores secure prompt strategies to mitigate these risks. Our findings demonstrate a substantial overall improvement of approximately 30.8% in both attack detection and system performance with the implementation of robust defence mechanisms, highlighting their critical role in enhancing security and reliability in mission-oriented tasks.