論文の概要: Demystifying RCE Vulnerabilities in LLM-Integrated Apps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02926v2
• Date: Sun, 8 Oct 2023 05:28:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 23:09:29.251711
• Title: Demystifying RCE Vulnerabilities in LLM-Integrated Apps
• Title（参考訳）: LLM統合アプリケーションにおけるRAC脆弱性の軽減
• Authors: Tong Liu, Zizhuang Deng, Guozhu Meng, Yuekang Li, Kai Chen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクにおいて顕著なポテンシャルを示している。 一部のフレームワークはリモートコード実行(RCE)脆弱性に悩まされており、アタッカーはプロンプトインジェクションを通じてアプリのサーバ上で任意のコードをリモートで実行できる。 1) LLMSmithと呼ばれる静的解析ベースのツールで,潜在的RCE脆弱性を検出するためにフレームワークのソースコードをスキャンし,2) LLM統合Webアプリの脆弱性を検証するために,プロンプトベースの自動テストアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.01949990700702
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable potential across various downstream tasks. LLM-integrated frameworks, which serve as the essential infrastructure, have given rise to many LLM-integrated web apps. However, some of these frameworks suffer from Remote Code Execution (RCE) vulnerabilities, allowing attackers to execute arbitrary code on apps' servers remotely via prompt injections. Despite the severity of these vulnerabilities, no existing work has been conducted for a systematic investigation of them. This leaves a great challenge on how to detect vulnerabilities in frameworks as well as LLM-integrated apps in real-world scenarios. To fill this gap, we present two novel strategies, including 1) a static analysis-based tool called LLMSmith to scan the source code of the framework to detect potential RCE vulnerabilities and 2) a prompt-based automated testing approach to verify the vulnerability in LLM-integrated web apps. We discovered 13 vulnerabilities in 6 frameworks, including 12 RCE vulnerabilities and 1 arbitrary file read/write vulnerability. 11 of them are confirmed by the framework developers, resulting in the assignment of 7 CVE IDs. After testing 51 apps, we found vulnerabilities in 17 apps, 16 of which are vulnerable to RCE and 1 to SQL injection. We responsibly reported all 17 issues to the corresponding developers and received acknowledgments. Furthermore, we amplify the attack impact beyond achieving RCE by allowing attackers to exploit other app users (e.g. app responses hijacking, user API key leakage) without direct interaction between the attacker and the victim. Lastly, we propose some mitigating strategies for improving the security awareness of both framework and app developers, helping them to mitigate these risks effectively.
• Abstract（参考訳）: 近年,Large Language Models (LLMs) は様々な下流タスクにおいて顕著な可能性を示している。 LLM統合フレームワークは、重要なインフラとして機能し、多くのLLM統合Webアプリを生み出している。 しかしながら、これらのフレームワークのいくつかはリモートコード実行(RCE)脆弱性に悩まされており、アタッカーはプロンプトインジェクションを通じて、アプリのサーバ上で任意のコードをリモートで実行できる。 これらの脆弱性の深刻さにもかかわらず、体系的な調査のために既存の作業は行われていない。 これにより、LLM統合されたアプリケーションだけでなく、フレームワークの脆弱性を検出する方法に大きな課題が残される。 このギャップを埋めるために、私たちは2つの新しい戦略を提示します。 1) LLMSmithと呼ばれる静的解析ベースのツールで、フレームワークのソースコードをスキャンして、潜在的なRCE脆弱性を検出します。 2) LLM統合Webアプリの脆弱性を検証するための,プロンプトベースの自動テスト手法。 12のRCE脆弱性と1つの任意のファイル読み取り/書き込み脆弱性を含む、13の脆弱性を6つのフレームワークで発見した。 フレームワーク開発者によって11が確認され、7つのCVE IDが割り当てられた。 51のアプリをテストした結果、17のアプリに脆弱性が見つかりました。 責任を持って17の問題を対応する開発者に報告し、承認を受けました。 さらに、攻撃者が他のアプリユーザー(例えば、アプリのレスポンスハイジャック、ユーザーAPIキーリーク)を攻撃者と被害者との直接のやりとりなしに利用できるようにすることで、RCEを達成すること以上の攻撃効果を増幅する。 最後に、フレームワークとアプリ開発者のセキュリティ意識を改善するための緩和戦略を提案し、これらのリスクを効果的に軽減するのに役立つ。

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