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InjectLab: A Tactical Framework for Adversarial Threat Modeling Against Large Language Models

Created by
  • Haebom

저자

Austin Howard

개요

InjectLab은 대규모 언어 모델(LLM)의 프롬프트 기반 공격에 대응하기 위해 설계된 오픈소스 보안 프레임워크입니다. MITRE ATT&CK에서 영감을 받아 프롬프트 단계에서의 적대적 행위에 초점을 맞추고 있으며, 지시어 무시, 신원 바꿔치기, 다중 에이전트 악용 등 6가지 핵심 전술 아래 25가지 이상의 기법을 포함합니다. 각 기법에는 탐지 지침, 완화 전략 및 YAML 기반 시뮬레이션 테스트가 포함되어 있으며, Python 도구를 통해 프롬프트 기반 테스트 케이스를 쉽게 실행할 수 있습니다. 본 논문에서는 InjectLab의 구조를 설명하고, 다른 AI 위협 분류 체계와 비교하며, 실용적이고 커뮤니티 중심의 LLM 보안 기반으로서의 미래 방향을 논의합니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM의 프롬프트 기반 공격에 대한 체계적인 이해 및 분류 제공
다양한 공격 기법에 대한 탐지, 완화 전략 제시
오픈소스 및 커뮤니티 기반으로 지속적인 발전 가능성
실제 공격 시나리오를 시뮬레이션하고 테스트할 수 있는 도구 제공
한계점:
현재 포함된 기법의 수가 제한적일 수 있음. 지속적인 업데이트 및 확장 필요.
프롬프트 공격에 대한 모든 유형을 완벽하게 포괄하지 못할 가능성 존재.
실제 환경에서의 효과성에 대한 추가적인 검증 필요.
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