威胁行为者利用 ChatGPT 进行提示注入攻击：网络安全领域日益令人担忧的问题

随着 ChatGPT 发布一周年纪念日的临近，网络安全形势持续演变，防御团队和攻击者都在探索生成式人工智能（尤其是大型语言模型 (LLM)）带来的新可能性。虽然 LLM 有可能为网络安全分析师创造公平的竞争环境，但人们也越来越担心攻击者会如何利用这些技术来谋取私利。本文着重探讨网络安全界的一个突出担忧：攻击者可能利用提示注入来操纵 ChatGPT 和其他生成式人工智能工具，从而导致数据泄露和社会工程攻击。.

不断扩大的攻击形势

生成式人工智能工具（例如 ChatGPT）拓展了网络安全领域的攻击面。其用途广泛且易于获取，为dent数据泄露和恶意攻击者利用这些工具创造了新的机会。与传统安全系统不同，生成式人工智能依赖于用户提供的数据，这引入了一定程度的不可预测性和脆弱性。攻击者意识到了这些漏洞，并将 ChatGPT 等工具视为构建更具说服力和针对性的社会工程攻击的手段。.

快速注射的力量

攻击者操纵 ChatGPT 的一种策略是提示注入。提示注入是指在提示信息中编写欺骗性和操纵性语言，导致人工智能生成可能绕过安全措施或产生恶意输出的响应。本质上，提示注入类似于网络安全领域的 SQL 注入，因为它们都是通过利用看似正常的指令来操纵系统。.

GitHub 将提示注入解释为“一种可被利用来控制 ChatGPT 实例行为的安全漏洞”。这意味着简单的提示注入即可指示 LLM 忽略预先编程的指令、执行恶意操作或绕过过滤器以生成错误或有害的响应。.

敏感数据面临的风险

生成式人工智能严重依赖用户生成的数据集，而用户为了获得特定响应，往往会提供越来越敏感的信息。这种做法可能会无意中将敏感数据置于风险之中。当攻击者使用提示注入时，他们可能会精心设计提示信息，利用社会工程学手段trac有价值的内容，从而获取敏感信息。.

敏感信息，例如专有策略、产品详情或客户信息，可能面临风险。如果恶意设计的提示信息成功执行，攻击者就有可能获取这些信息。此外，提示信息注入还可能将用户引导至恶意网站或利用系统漏洞。.

保护您的数据

鉴于这些新出现的威胁，在使用 ChatGPT 等 LLM 模型时，必须采取最佳安全实践。以下是一些需要考虑的步骤：

谨慎处理敏感信息：尽可能避免在生成式人工智能工具中共享敏感或专有数据。如果必须访问此类信息才能完成任务，请确保将其匿名化并以通用形式呈现，以最大程度地降低风险。.

信任前务必核实：在响应任何由人工智能生成的请求之前，请务必进行尽职调查以验证其合法性。无论是回复电子邮件还是访问网站，都应始终验证路径的真实性。.

报告可疑活动：如果发现任何可疑或异常情况，请立即联系您的 IT 和安全团队寻求帮助。及早报告对于降低潜在威胁至关重要。