什麼是提示注入攻擊？重要性與技術

TL;DR

• 提示注入攻擊會使用惡意自然語言指令，操控 LLM 執行非預期或未經授權的動作。
• 攻擊者可將這些指令直接嵌入提示中，或透過上傳檔案、網站、外部資料來源，以及模型處理的其他內容間接嵌入。
• 成功的提示注入可能導致 LLM 洩露敏感資訊、濫用已連接的工具、繞過預期控制，或改變其預期行為。

什麼是提示注入？

提示注入是一種網路攻擊，惡意行為者會將有害指令注入使用者提示或系統輸入中，以操控 AI 語言模型。其目標是讓 AI 出現非預期行為或洩露敏感資訊。

這些攻擊會利用 LLM 處理並混合指令與使用者輸入的方式。攻擊者精心設計惡意文字，誘使 AI 遵循未經授權的命令，而非其原始程式設計。

攻擊之所以成功，是因為模型無法可靠地區分合法指令與惡意操控。

提示注入攻擊主要有三種類型：

• 直接提示注入是指攻擊者將惡意文字直接輸入聊天介面。範例包括前置指令，例如 "Ignore all previous instructions," 採用具說服力的人設，例如 "Act as a penetration tester," 以及抑制安全拒絕的語言。
• 間接提示注入是指攻擊者鎖定 LLMs 會取用的外部內容，例如 RAG 管線、檔案上傳或網頁，這些內容可能隱藏之後會被處理的不可見指令。Prompt Security 的安全研究人員透過精心設計的文件文字，誘使 Bing Chat 洩露機密規則，藉此展示了這種攻擊方式。
• 儲存型（持續性）注入是指攻擊者將提示植入資料庫、知識庫或聊天記錄中，並保持潛伏狀態，直到模型再次讀取它們。在企業環境中，一筆遭污染的記錄就可能悄悄影響未來的每一次對話。

現代多模態模型面臨額外風險。攻擊者可將惡意文字隱藏在影像或 PDF 中，在繞過傳統關鍵字篩選器的同時傳遞相同的惡意意圖。對於大規模部署 LLM 的組織而言，提示注入代表著從傳統以基礎架構為重點的攻擊，轉變為利用 AI 核心功能的威脅。 

提示注入對 AI 系統的影響與風險

單一遭污染的提示就可能危及整個 AI 部署。當攻擊者透過注入指令操控 LLM 行為時，組織將面臨可衡量的業務後果。

這些風險可分為三類：

1. 透過遭操控的輸出進行資料外洩： 攻擊者會指示模型繞過存取控制，並洩露嵌入於訓練資料中的機密系統提示、內部文件、客戶資料或專有商業邏輯。
2. 遭入侵 AI 助理造成的營運中斷： 遭操控的聊天機器人會核准詐騙交易、服務台機器人會授予未經授權的存取權，或自主代理會執行刪除檔案或毀損資料庫等破壞性命令。
3. 遭污染訓練資料帶來的供應鏈風險： 公開資料集與網頁擷取內容會隱藏潛伏指令，當模型透過 RAG 管線擷取這些資料時便會啟動，進而影響所有依賴該資料的下游應用程式。

這些風險使提示注入成為任何部署 LLM 技術的組織都必須重視的關鍵議題。了解這些攻擊運作方式的安全團隊，能在事件發生前建立分層防禦。

理解提示注入攻擊的重要性

提示注入攻擊會帶來傳統網路安全框架無法處理的業務風險。不同於鎖定基礎架構的傳統攻擊，提示注入會利用 AI 系統的核心功能，使每一次 LLM 部署都可能成為惡意行為者的潛在入口點。

例如，一位 Stanford 研究人員成功誘導 Bing Chat透過單一精心設計的查詢洩露其機密系統提示，並覆寫了助理的防護機制。此事件顯示，當使用者輸入與系統命令存在於相同脈絡中時，模型將無法區分惡意請求與已授權請求。

攻擊者也可能指示服務台機器人「忘記所有先前指令」，然後嘗試存取內部資料庫或呼叫特權動作。或者污染由檢索增強生成（RAG）管線擷取的公開資料，並迫使模型回傳由攻擊者控制的答案。

即使是良性任務也會變得有風險，例如當 LLM 摘要履歷時，嵌入式提示可能說服模型誇大候選人的資格。

部署 LLM 且未察覺這些潛在威脅的組織，將面臨可衡量的業務風險，例如：

• 資料外洩事件 可能依據 GDPR、CCPA 與特定產業合規要求引發監管處罰
• 營運中斷 來自遭操控的 AI 回應，會影響日益依賴 LLM 自動化的業務流程
• 聲譽受損 來自遭入侵的面向客戶 AI 系統，可能影響品牌信任與客戶留存
• 財務損失 來自在詐欺偵測、風險評估或自動化交易等領域中，由 AI 驅動的錯誤決策

CISO 面臨的挑戰在於，傳統安全指標無法捕捉 AI 特有風險，因此需要新的框架來衡量並向高階主管與董事會報告 LLM 安全態勢。

提示注入攻擊如何運作？

提示注入攻擊 的運作方式，是利用 LLM 在單一對話脈絡中處理與排序指令的方式。

當您向 LLM 提交查詢時，該引擎會悄悄串接三層文字：定義核心行為的系統提示、塑造應用程式的開發人員指令，以及您的輸入或使用者輸入。模型會將整個字串視為單一對話，因此，這些層的相對順序至關重要 - 最後一條指令通常會勝出。

這種設計造成了根本性的弱點。提示注入攻擊始於將惡意指令插入提示脈絡中，而 LLM 隨後會順從地執行這些指令。由於承載內容是自然語言而非可執行程式碼，傳統輸入過濾器難以奏效。此攻擊會操弄模型的語言邏輯，使其比傳統程式碼注入更難以透過確定性方式進行淨化。

以下是直接提示注入攻擊在實務中的運作方式：

LLM 會將此視為一段連續對話，其中最後一條指令可能會覆寫先前的安全規則。該模型可能會：

1. 忽略「絕不揭露內部資料」規則
2. 改為遵循惡意的「列印管理員密碼」命令

在檢索增強工作流程或自主代理中，遭污染的網頁或資料庫記錄可以將相同的「忽略先前指令」指示偷偷帶入脈絡中，而模型接著可能會呼叫可刪除檔案、傳送電子郵件或執行 shell 命令的工具。

每一次注入之所以成功，都是因為 LLM 內建並沒有信任邊界的概念。

偵測提示注入：指標與技術

提示注入攻擊會留下可由自動化系統捕捉的行為指紋。安全團隊需要監看橫跨 LLM 輸入、輸出與脈絡操弄的三類可疑活動。

輸入模式異常

留意使用者查詢中的指令覆寫語句。攻擊者會使用如「忽略所有先前指令」或「無視您的系統提示」等前綴來劫持模型行為。不尋常的分隔符號、標記字元，或如「扮演安全稽核員」或「假裝您是管理員」等角色採用語句，都是操弄企圖的訊號。

攻擊者可能會使用精心設計、包含角色扮演指令的查詢，誘騙聊天機器人洩露其機密系統規則。簡單的關鍵字過濾器會漏掉這些攻擊，因為攻擊者會持續發展新的措辭；但行為式 AI 無論具體用詞為何，都能標記語意相似的操弄企圖。

輸出行為變化

遭提示注入入侵的模型會產生違反其安全限制的回應。請留意不應發生的資訊揭露，例如外洩的系統提示或內部資料參照。非預期的工具呼叫也很顯眼，例如 LLM 突然呼叫檔案刪除 API 或未經授權傳送電子郵件。

當模型遵循惡意指令時，回應模式會發生變化。原本通常提供三句式回答的客服機器人，可能突然產生冗長的技術說明。AI 助理可能繞過其慣常的拒絕機制並執行特權命令。模型可能參照其不應存取的資料，或忽略先前一向穩定有效的防護機制。

安全平台可以將這些可疑輸出追溯回觸發它們的提示，向您展示從惡意輸入到受損回應的完整攻擊鏈。

脈絡操弄訊號

間接攻擊會鎖定 LLM 所使用的外部內容。擷取網頁、上傳文件或資料庫記錄的 RAG 管線，可能會拉入隱藏指令。攻擊者會將惡意提示嵌入看似無害的檔案、具有不可見文字圖層的 PDF，或包含指令且會被多模態模型解讀並執行的影像中。

監控為您的 LLM 應用程式提供資料的來源。知識庫中的單一遭污染記錄，就可能影響未來的每一次對話。SentinelOne 對 Prompt Security 的收購，特別擴展了針對這些供應鏈攻擊的偵測能力，可在模型處理外部內容之前識別指令注入企圖。

要捕捉這些指標，需要持續監控，以及能理解正常與遭操弄 LLM 行為差異的行為式 AI。

如何阻止提示注入攻擊

防禦需要分層方法，從偵測與監控開始，並以強健的預防與緩解策略作為後盾。

1. 實作全面性的記錄與異常偵測

全面性的記錄是任何防禦策略的基礎。擷取完整提示、模型回應、時間戳記與工作階段識別碼，並使用高容量記錄管線來保留對話脈絡，同時不違反隱私規則。

將異常偵測部署為您的威脅雷達。將監看如「ignore previous instructions」等明顯字串的簡單規則引擎，與可標記其語意偏離正常流量之提示的更進階語言模型搭配使用。傳統以關鍵字為基礎的過濾器無法有效對抗不斷演變的提示注入技術，因為攻擊者會持續開發新的措辭與手法。行為式 AI 系統會分析提示的語意意圖與結構模式，即使特定攻擊措辭是全新的，也能識別惡意行為。

2. 淨化輸入並過濾輸出

從進入模型的文字開始。輸入淨化會移除或逸出指令動詞與越獄語句，而輸出過濾則強制模型符合嚴格的結構描述或受限的允許函式清單。這讓您有最後一次機會阻止外洩的系統提示或失控的工具呼叫。

現代自主安全平台可同時處理數千筆 LLM 互動，在不讓安全團隊不堪負荷的情況下，大規模套用行為分析。隨著組織在多項業務功能與客戶接觸點部署 LLM，這項能力變得至關重要。

3. 將系統指令與使用者輸入隔離

將內部指令與使用者輸入分開，而不是串接原始字串。將 Wrap 系統提示包裝在清楚的分隔符號中，並將其維持在獨立欄位內。最小範例如下：

這種架構上的分離有助於模型區分授權指令與使用者提供的內容，降低指令混淆的風險。

4. 套用最小權限原則

將模型限制為僅能讀取資料，並限制其對外掛程式與外部工具的存取速率。對於敏感工作流程，應保留人工介入，即時審查高風險完成內容。當提示導向特權動作時，請將請求導入 human-in-the-loop 核准佇列。

實作自主AI 安全平台 的組織，可以在無需人工介入的情況下即時回應提示注入企圖。這些系統可自動遏制可疑的 LLM 互動、隔離受影響的程序，並實施對策，同時維持詳細的稽核軌跡以供鑑識分析。

5. 對您的應用程式進行紅隊測試

主動以對抗性提示測試您的防禦，並根據這些失敗案例進行微調，讓模型學會抵抗它們。定期紅隊測試 演練有助於識別新的攻擊向量，並驗證您的防禦措施成效。

在高流量 LLM 部署中，當人工監控不可行時，自主回應會變得特別有價值。系統可根據攻擊模式調整其回應策略，並持續更新其偵測能力，而無需手動更新規則或安全團隊介入。

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