在人工智能迅速發展的時代，大型語言模型(LLM)已成為我們日常生活與工作中不可或缺的工具。然而，隨著技術普及，各種針對LLM的攻擊手法也層出不窮。本文將深入解析常見的LLM攻擊類型及其潛在影響，幫助您建立全面的安全意識。

🔥 主要攻擊類型剖析

1. 數據投毒 (Data Poisoning)

• 攻擊手法

：攻擊者在模型訓練階段惡意注入錯誤或有害數據，影響模型學習過程

• 現實影響

：研究顯示，僅需少量惡意樣本即可讓模型在特定條件下輸出錯誤資訊，如否認氣候變遷或散佈虛假醫療建議

2. 惡意微調示例注入

• 攻擊手法

：在微調階段注入少量但高影響力的錯誤示例，永久改變模型行為

• 技術特點

：即使經過強化學習訓練，此類「休眠代理」仍能持久存在

3. 模型配置洩露

• 攻擊目標

：誘使模型揭露系統提示、溫度設定或API配置等敏感資訊

• 安全風險

：可能導致攻擊者策劃更精密的攻擊，繞過輸入過濾機制

4. 訓練數據提取

• 攻擊手法

：從模型輸出中提取原始訓練數據

• 洩露風險

：可能包含個人身份資訊(PII)或商業機密

5. 行為操縱與越獄

• 攻擊方式

：透過惡意提示動態改變模型行為，繞過安全防護

• 實際案例

：角色扮演情境誘騙模型生成有害內容