論文の概要: Prompt Injection Attacks and Defenses in LLM-Integrated Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12815v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 15:12:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 14:32:56.178039
• Title: Prompt Injection Attacks and Defenses in LLM-Integrated Applications
• Title（参考訳）: LLM応用におけるプロンプトインジェクション攻撃と防御
• Authors: Yupei Liu, Yuqi Jia, Runpeng Geng, Jinyuan Jia, Neil Zhenqiang Gong
• Abstract要約: 本稿では,インジェクション攻撃とその防御を形式化する枠組みを提案する。 我々のフレームワークは、既存の攻撃を組み合わせることで、新たな攻撃を設計できる。 また,迅速なインジェクション攻撃に対する防御を体系化する枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.91918057570824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly deployed as the backend for a variety of real-world applications called LLM-Integrated Applications. Multiple recent works showed that LLM-Integrated Applications are vulnerable to prompt injection attacks, in which an attacker injects malicious instruction/data into the input of those applications such that they produce results as the attacker desires. However, existing works are limited to case studies. As a result, the literature lacks a systematic understanding of prompt injection attacks and their defenses. We aim to bridge the gap in this work. In particular, we propose a general framework to formalize prompt injection attacks. Existing attacks, which are discussed in research papers and blog posts, are special cases in our framework. Our framework enables us to design a new attack by combining existing attacks. Moreover, we also propose a framework to systematize defenses against prompt injection attacks. Using our frameworks, we conduct a systematic evaluation on prompt injection attacks and their defenses with 10 LLMs and 7 tasks. We hope our frameworks can inspire future research in this field. Our code is available at https://github.com/liu00222/Open-Prompt-Injection.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、LLM-Integrated Applicationsと呼ばれる様々な現実世界のアプリケーションのバックエンドとして、ますます多くデプロイされている。 llmが組み込んだアプリケーションは、攻撃者がアプリケーション入力に悪意のある命令/データを注入し、攻撃者が欲しがる結果を生み出すという、プロンプトインジェクション攻撃に対して脆弱である。 ただし、現存する作品はケーススタディに限られている。 その結果、文献は即発注射攻撃とその防御についての体系的な理解を欠いている。 私たちはこの仕事のギャップを埋めることを目指している。 特に,プロンプトインジェクション攻撃を形式化する汎用フレームワークを提案する。 研究論文やブログ投稿で論じられている既存の攻撃は、我々のフレームワークで特別なケースである。 我々のフレームワークは、既存の攻撃を組み合わせることで、新たな攻撃を設計できる。 また,迅速なインジェクション攻撃に対する防御を体系化する枠組みも提案する。 当社のフレームワークを用いて,10のllmと7つのタスクを用いて,迅速なインジェクション攻撃とその防御に関する体系的な評価を行う。 私たちのフレームワークがこの分野で将来の研究を刺激できることを期待しています。 私たちのコードはhttps://github.com/liu00222/open-prompt-injectionで利用可能です。

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