Web LLM Attacks: API调用安全问题及靶场实践

Web LLM Attacks: API调用安全问题及靶场实践 1. 概述 Web LLM attacks（大型语言模型网络攻击）是指攻击者利用LLM对无法直接访问的数据、API或用户信息的访问权限发起的攻击。随着企业急于集成LLM改善客户体验，这类攻击风险日益增加。 典型攻击场景包括： 获取LLM有权访问的敏感数据（提示词、训练集、API接口等） 通过API执行有害操作（如SQL注入） 攻击查询LLM的其他用户和系统 这类攻击类似于服务器端请求伪造(SSRF)漏洞，都是利用服务器端系统对无法直接访问的组件发起攻击。 2. 大型语言模型(LLM)基础 2.1 LLM定义 大型语言模型(LLM)是一种人工智能算法，能够： 处理用户输入 通过预测单词序列生成合理响应 在庞大的半公开数据集上进行训练 使用机器学习分析语言结构 2.2 LLM常见应用 客户服务（虚拟客服） 翻译任务 搜索引擎优化 用户生成内容分析（如评论语气分析） 3. 大语言模型攻击与提示词注入 3.1 提示词注入攻击 许多Web端LLM攻击依赖于 提示词注入 ，攻击者通过精心设计的输入控制LLM输出，使其执行预期外的操作，如： 错误调用敏感API 返回与提示不相关的内容 3.2 漏洞检测方法 识别LLM输入源 ： 直接输入：用户提示词 间接输入：训练数据 确定LLM可访问的数据和API 检测新攻击面是否存在漏洞 4. LLM API安全风险 4.1 LLM API工作原理 典型工作流程： 客户端根据用户提示调用LLM LLM检测需调用的函数，返回包含API参数的JSON对象 客户端调用函数并处理响应 客户端再次调用LLM，附加函数响应作为新消息 LLM根据响应调用外部API LLM总结API结果返回给用户 4.2 安全隐患 LLM代表用户调用API但用户可能不知情 缺乏API调用前的用户确认步骤 5. 攻击面发现与利用 5.1 过度代理(Over-agency)风险 指LLM有权访问敏感API且可能被诱导不安全使用的情况，使攻击者能够： 超出LLM预期范围操作 通过API发起攻击 5.2 攻击步骤 发现可访问API ： 直接询问LLM可访问的API 获取感兴趣的API详细信息 如遇阻碍，尝试误导性上下文（如声称是开发者） 利用过度代理漏洞 6. 靶场实践 6.1 靶场地址 PortSwigger Web Security Academy 提供了相关实践环境 6.2 实践要点 测试LLM对API的访问权限 尝试提示词注入控制API调用 验证敏感API的不安全使用 探索绕过限制的方法 7. 防御建议 最小权限原则 ：限制LLM可访问的API范围 用户确认机制 ：关键API调用前需用户确认 输入验证 ：严格验证用户提示词 输出过滤 ：过滤敏感信息输出 审计日志 ：记录所有API调用活动 8. 总结 Web LLM attacks特别是API相关的安全问题日益突出，安全团队需要： 充分了解LLM与API集成的风险 实施严格的访问控制 建立全面的监控机制 通过靶场实践提升防御能力 通过理解攻击原理和实践方法，可以有效防御这类新兴的安全威胁。