大语言模型凭借其卓越的语言生成、精准的文本理解能力以及对海量数据的涵盖，赢得了广泛的关注和应用，其影响现实世界的能力备受人们瞩目。近期，随着大模型应用的涌现，人们对于大模型使用的期望已超越简单的对话聊天机器人，转而期待其与业务场景相结合，将用户输入有效引导至大模型，并运行大模型的输出，通过各种可执行的Agent，在现实世界中发挥实际作用。这种结合带来了前所未有的机遇和挑战，为大语言模型的发展开辟了更广阔的空间。GPTs允许用户创建客制化版本的ChatGPT，在日常生活、特定任务、工作中获取定制化的帮助，GPTs也可以在商店发布。受欢迎的GPTs制作者可以获得收益分成，也引导了未来基于大模型应用形态发展的趋势。

随着大模型技术的发展，LLMs安全将伴随从业务模型机会发现与定义、数据收集与准备、模型设计与开发、模型训练与微调、模型部署与产品集成、模型行为与结果监控的整个AI开发生命周期，需要关注的威胁与攻击面贯穿了模型开发、模型训练、模型部署、模型应用等多个阶段。大模型应用的核心在于通过业务组件将用户输入和来自互联网等来源的输入以及内置的Prompt结合，传递给大语言模型进行处理，结合利用Agent进行自动化操作，最终呈现结果在业务前端，其中不可信提示词输入会给大模型应用引发一系列的安全风险。本文主要围绕业务模型应用场景下的提示词展开相关攻击手段与危害的研究。

输入侧漏洞攻击风险

大模型业务应用的传统输入端仍然与用户直接交互，因此仍然面临各种传统业务漏洞攻击的风险。无论是大模型业务应用的前端业务组件，还是传统的Web或客户端，它们的安全问题类似。API的安全性、业务引入的漏洞，以及第三方组件应用的供应链安全都需要引起关注。传统安全漏洞可能导致严重后果，例如影响服务可用性、泄露用户敏感信息，甚至接管服务权限。

例如，ChatGPT曾因供应链组件的安全性问题而发生过严重的信息泄露事件。ChatGPT系统采用了Redis作为缓存层，使用Asyncio Redis-py开源组件进行缓存查询。然而，Redis-py中的一个漏洞使得某些ChatGPT用户可以越权查看其他用户的敏感信息，如姓名、邮箱地址、支付地址以及信用卡号后四位等，造成了用户敏感信息的泄露。

大模型输出注入风险

大模型应用本身的输入和输出，在业务系统中处理不当也可能导致漏洞。大模型应用的输入可能会受到用户影响，用户可以通过控制输入间接地影响输出。因此，在业务系统中，数据流的污点性需要得到充分考虑。如果未能适当进行数据过滤和处理，传统的SSTI注入、XSS等漏洞可能会继续存在。

例如，下图展示了一个经典的大模型翻译业务应用导致SSTI的案例。

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提示词 && 敏感数据泄露

在大模型应用时代，信息泄露风险不容忽视。其中Prompt初始设定、业务模型数据、Context上下文信息等都是大模型应用中的核心内容，避免其泄露变得至关重要。同时在大模型应用中，为了实现业务功能，可能需要在Prompt中包含敏感用户数据，然而这些数据可能并不适合直接暴露给用户，攻击者有可能通过Prompt注入等方式，绕过正常流程，直接输出用户密码以及业务提示词等敏感信息，从而影响大模型系统的输出，导致敏感信息泄露。

这种泄露可能导致重大的隐私问题，如个人身份信息泄露、财务信息暴露、业务提示词泄露等，给个人和企业带来严重的法律和财务风险。

提示词业务角色逃逸

提示词目标劫持

不安全的外部数据源投毒风险

大模型业务应用系统中，Agent具有从互联网等外部实时获取信息的重要能力，如获取最近的天气信息、某事件的新闻报道，甚至是开源代码库如Github中的代码，然后将这些信息交由大模型进行处理，最终返回给用户。由于这些信息都来自于大模型应用无法控制的外部数据源，这些数据会经过Prompt构建系统的拼接，输入到大模型系统。对于大模型系统来说，一切皆为文本，它无法区分数据源的可靠性。如果攻击者通过搜索引擎、公共WIKI等外部数据源获取信息，并进行投毒攻击，通过Prompt注入来干扰大模型的输出，再结合Agent的干预能力，就可能导致正常用户在使用大模型应用时受到攻击。

2023年9月研究人员发现Google Bard存在间接提示词注入漏洞，由于Bard更新了能够访问和分析用户的个人文档和电子邮件的新功能，从而容易受到间接提示词注入攻击。Bard在处理YouTube视频和Google Docs时执行了其中的注入指令，使得在用户不知情的情况下触发了注入漏洞。攻击者可以通过电子邮件或Google Docs传递恶意文档，基于Google Apps Script绕过CSP内容安全策略，从而实现无需用户同意的数据泄露。

可以看到间接提示词注入攻击已经出现在了实际的业务场景当中，这种攻击方式具有持久性、隐蔽性，并且攻击范围广泛。

环路Agent蠕虫风险

在大模型应用时代，蠕虫攻击可能不再局限于传统代码层面的漏洞攻击，而可能以一种全新的Agent层面出现。大模型应用Agent的一大特点就是具备影响现实世界的能力，由于Agent的输入可以来自于外部，比如互联网，当Agent本身也能够改变外部互联网信息，就会形成一个环路。攻击者可以通过外部数据源投毒干扰Agent的执行，将恶意信息投毒到互联网的更多位置，这些信息会影响到更多的大模型应用，从而形成一个循环。这种攻击模式类似蠕虫攻击。

假设存在一个由大型模型组成的自动邮件处理系统，该系统能够自动地收发邮件并执行自动处理。当这个大模型邮件处理系统接收到如表所示的邮件时，若系统按照指令，将邮件内容完整地发送给通讯录中的所有联系人。如果目标联系人同样使用由相同大型模型组成的邮件自动处理系统，这就满足了一个系统的恶意输出，可以作为另一个系统的输入，并且影响他产生恶意输出的条件，从而产生蠕虫攻击的可能性。