英伟达AI红队揭秘：实战级大模型安全防护指南

NVIDIA人工智能红队（AIRT）在多年评估各类AI系统的过程中，发现大量基于大语言模型（LLM）的应用存在共性安全漏洞。若在开发阶段及时识别并修复，可显著提升系统安全性。以下是三大关键风险及应对建议： 漏洞一：执行LLM生成的代码可能导致远程代码执行（RCE） 许多开发者为实现动态功能，使用exec或eval等函数执行LLM输出的代码。但攻击者可通过提示注入（Prompt Injection）诱导模型生成恶意代码。若未进行严格隔离，攻击者可直接获得对应用环境的完全控制权。即使代码嵌套在复杂库中或设有防护机制，攻击者仍可通过多层混淆绕过检测。 应对方案： - 避免使用exec、eval等高危函数，尤其在处理LLM输出时。 - 将LLM输出解析为意图或指令，映射到预设的、经过严格验证的安全函数。 - 如必须动态执行代码，务必在安全沙箱中运行，推荐使用基于WebAssembly的浏览器沙箱技术。 漏洞二：检索增强生成（RAG）数据源中的访问控制不严 RAG架构虽能实时引入外部数据，但也成为攻击入口。常见问题包括： - 原始数据源（如Confluence、Google Workspace）权限设置错误，导致敏感信息被错误同步至RAG数据库。 - RAG系统使用过度授权的“读取令牌”访问源数据，未正确继承用户权限。 - 权限更新延迟，造成数据暴露。 此外，若用户可随意向RAG数据源写入内容，攻击者可注入恶意文档，实现间接提示注入，进而操控输出、窃取个人数据或污染系统结果。 应对方案： - 审查并强化数据源的授权机制，确保权限在RAG中准确传递。 - 对敏感数据源（如邮件、HR文档）设置独立访问控制，限制用户可见范围。 - 允许用户选择仅查看个人文档、本组织文档或全部文档，防止跨域污染。 - 通过内容安全策略（CSP）和防护规则检查检索结果是否与查询主题一致，防止数据泄露。 漏洞三：LLM输出渲染含活跃内容导致数据外泄 攻击者可利用Markdown中的图片或链接，将敏感信息编码至URL参数中，诱导用户浏览器自动发起网络请求，从而将数据泄露至攻击者服务器。例如，恶意图像链接可携带用户对话历史，一旦浏览器加载即被窃取。 应对方案： - 设置内容安全策略（CSP），仅允许从预设“可信”域名加载图片。 - 对外链进行显式展示，要求用户确认完整URL后才可跳转，或采用“复制粘贴”方式访问。 - 对LLM输出进行严格净化，移除Markdown、HTML、URL等动态内容。 - 作为最终手段，可完全禁用用户界面中的活跃内容渲染。 总结 NVIDIA AIRT强调，远程代码执行、RAG权限缺陷和活跃内容渲染是当前LLM应用中最常见且危害最大的三类安全风险。通过在设计与开发阶段主动识别并修复这些问题，可有效提升AI系统的整体安全性。建议开发者参考NVIDIA DLI提供的《探索对抗性机器学习》课程，深入掌握AI安全基础。