論文の概要: The Early Bird Catches the Leak: Unveiling Timing Side Channels in LLM Serving Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20002v1
- Date: Mon, 30 Sep 2024 06:55:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 16:18:02.342107
- Title: The Early Bird Catches the Leak: Unveiling Timing Side Channels in LLM Serving Systems
- Title（参考訳）: LLMサービングシステムでタイム・サイド・チャンネルを発見
- Authors: Linke Song, Zixuan Pang, Wenhao Wang, Zihao Wang, XiaoFeng Wang, Hongbo Chen, Wei Song, Yier Jin, Dan Meng, Rui Hou,
- Abstract要約: 新たなタイミング側チャネルのセットを利用して、機密システムプロンプトと他のユーザによって発行された情報を推測することができる。
これらの脆弱性は、従来のコンピューティングシステムで観察されたセキュリティ上の問題と類似している。
キャッシュ内の共有プロンプトプレフィックスを効率的に回収するトークン・バイ・トークン検索アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.528288876732617
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The wide deployment of Large Language Models (LLMs) has given rise to strong demands for optimizing their inference performance. Today's techniques serving this purpose primarily focus on reducing latency and improving throughput through algorithmic and hardware enhancements, while largely overlooking their privacy side effects, particularly in a multi-user environment. In our research, for the first time, we discovered a set of new timing side channels in LLM systems, arising from shared caches and GPU memory allocations, which can be exploited to infer both confidential system prompts and those issued by other users. These vulnerabilities echo security challenges observed in traditional computing systems, highlighting an urgent need to address potential information leakage in LLM serving infrastructures. In this paper, we report novel attack strategies designed to exploit such timing side channels inherent in LLM deployments, specifically targeting the Key-Value (KV) cache and semantic cache widely used to enhance LLM inference performance. Our approach leverages timing measurements and classification models to detect cache hits, allowing an adversary to infer private prompts with high accuracy. We also propose a token-by-token search algorithm to efficiently recover shared prompt prefixes in the caches, showing the feasibility of stealing system prompts and those produced by peer users. Our experimental studies on black-box testing of popular online LLM services demonstrate that such privacy risks are completely realistic, with significant consequences. Our findings underscore the need for robust mitigation to protect LLM systems against such emerging threats.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の広範な展開により、推論性能の最適化に対する強い要求が生まれている。
この目的を達成する今日のテクニックは、主にレイテンシの削減と、アルゴリズムとハードウェアの強化によるスループットの向上に重点を置いている。
本研究では,LLMシステムにおいて,機密システムプロンプトと他のユーザからの発行の両方を推測するために,共有キャッシュとGPUメモリアロケーションから発生する,新たなタイミング側チャネルのセットを初めて発見した。
これらの脆弱性は、従来のコンピューティングシステムで観測されたセキュリティ上の課題と類似しており、LLMサービスインフラストラクチャの潜在的な情報漏洩に対処する緊急の必要性を強調している。
本稿では,鍵値キャッシュ(KV)とセマンティックキャッシュをターゲットとして,LLMのデプロイメントに固有のタイミング側チャネルを活用するために設計された,新たな攻撃戦略について報告する。
提案手法では,タイミング測定と分類モデルを用いてキャッシュヒットを検出することにより,敵がプライベートプロンプトを高精度に推測することを可能にする。
また,キャッシュ内の共有プロンプトプレフィックスを効率よく回収するトークン・バイ・トークン検索アルゴリズムを提案する。
オンラインLLMサービスのブラックボックステストに関する実験的研究は、このようなプライバシーリスクが完全に現実的であり、重大な結果をもたらすことを実証している。
我々の研究は、LSMシステムを保護するための堅牢な緩和の必要性を浮き彫りにした。
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