TL;DR
当前大多数LLM安全测试依赖静态提示检查，却忽视了对话上下文和对抗性操纵带来的深层风险。本文重点探讨真正的渗透测试需要采用场景驱动方法，考虑模型如何解读人类意图，以及传统防护措施为何经常失效。
如果您正在探索如何保护大语言模型(LLM)，不要错过我们的网络研讨会《破解AI：LLM渗透测试的艺术》，该研讨会将深入探讨本文涉及的技术、思维模式和实战经验。
现实挑战
随着越来越多组织将LLM集成到产品和系统中，安全团队面临一个棘手问题：如何对这些系统进行真正有效的测试？
在Bishop Fox，我们的顾问团队深入这一领域，通过测试真实部署案例、从失败中学习并不断调整方法。近期我们汇总了有效方法、无效方法以及安全测试需要如何演进的经验，本文将分享部分核心洞见。
提示工程≠安全测试
许多团队从提示工程入手，试图通过硬编码提示或在开发期间添加token过滤器来测试LLM。这对捕捉明显问题有帮助，但并不能真正验证系统安全性。
然而LLM与传统软件不同，它们基于上下文而非代码做出响应。这些模型通过人类对话训练，继承了语言固有的不可预测性。语气或措辞的细微变化可能导致完全不同的输出。
要有效测试，必须像攻击者一样思考：理解人们如何扭曲语言、转换意图、利用上下文绕过规则。例如，我们的顾问曾遇到"儿童不应玩火"的安全策略，当要求模型为成年人重写该规则时，模型竟输出"你应该玩火"。微小改动导致了明显的策略失效。
这类攻击之所以有效，是因为LLM试图提供帮助——它们不仅遵循规则，更会解读意图，这才是真正的风险所在。
我们必须将LLM视为对话系统而非命令行工具，因此测试必须聚焦于模拟真实用户或攻击者可能滥用模型的场景。
真正的AI防御方案
仅过滤输出或添加速率限制远远不够。要构建围绕LLM的安全系统，必须将其视为高风险组件。我们团队建议：
- 沙箱隔离：尽可能在沙箱环境中运行AI模块，将LLM与核心系统和敏感数据隔离，以控制意外或对抗性输出
- 权限分离：禁止LLM直接触发敏感操作（如数据库查询、文件访问），应通过具有明确验证的中介逻辑路由请求
- 异常监控：建立专门针对LLM行为的监控，检测意外完成、策略违反或输出模式的突然变化
- 人工复核：对涉及权限提升或关键决策的AI生成操作实施人工审批
- 深度防御：结合分层控制、主动防护栏，甚至使用次级AI系统审查主要模型的输出
这正是我们在其他安全领域采用的分层防御策略，只是现在应用于生成式系统。
非确定性攻击的挑战
某些攻击不会以相同方式重复出现——这不是测试的失败，而是这些模型工作方式的副产品。相同输入可能因时间、先前消息或措辞微调产生不同结果。
遇到这种情况时，我们会完整记录：包括完整对话记录、上下文环境以及避免类似问题的建议。我们聚焦于攻击为何奏效，而不仅是发生了什么。
当前有效的测试方法
这个领域变化迅速，当前有效的方法可能下周就会失效。但目前我们观察到的成功模式包括：
- 对已知风险（如提示注入）进行自动化测试
- 通过人工探索发现不可预测行为
- 模拟真实使用和滥用的场景驱动测试
重点不在于追求完美，而在于保持灵活、警觉并聚焦实际影响。
决策者须知
如果您负责部署或保护AI系统，请牢记：
- CI/CD中的提示测试不足以证明安全性
- 攻击者利用的是上下文而不仅是内容
- LLM创造了传统软件中不存在的新型攻击面
- 安全架构始于理解这些模型的行为模式
- 越早投资真实测试，未来就越有把握
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