面向金融领域大语言模型的提示注入攻击防御机制研究及应用

大语言模型在金融领域具有广阔的应用前景,无论资产管理端还是财富管理端,大语言模型都将会发挥重要的作用。随着ChatGPT和GPT-4等大型语言模型的快速发展和广泛应用,大语言模型的安全问题也愈发受到人们的关注。金融行业是一个严监管和强监管行业,对安全性有着更高的要求。围绕金融行业大语言模型提示注入攻击问题及安全防御机制进行深入研究,构建了包含8类输入侧提示注入攻击形式和5类大语言模型输出侧安全场景的金融领域大模型风险分类体系,通过人机对抗方式构建了金融领域的大模型提示注入攻击数据集FIN-CSAPrompts,提出了一套端到端的针对大语言模型提示注入攻击的安全防御框架,选取主流的中文大模型进行了实验验证。结果表明,在金融领域应用该提示词防御框架,中文大模型的防御性能显著提升,有效减少了不当内容的生成,并增强了模型对提示注入攻击的抵抗力。为进一步研究中文大模型在金融领域的安全性提供了数据集、衡量指标及解决方案的参考与借鉴。

ChatGPT在网络安全领域的应用、现状与趋势

ChatGPT作为一种大型语言模型技术展现出了极强的语言理解和文本生成能力,不仅在各行各业受到巨大的关注,而且为网络安全带来新的变革.目前,ChatGPT在网络安全领域的相关研究仍处于起步阶段,为了使研究人员更系统化地了解ChatGPT在网络安全领域的研究情况,归纳总结了ChatGPT在网络安全领域的应用及其可能伴生的安全问题.首先,概述了大型语言模型技术的发展,并对ChatGPT的技术及其特点进行了简要介绍;其次,从助力攻击和助力防御2个方面详细讨论了ChatGPT在网络安全领域的赋能效应,包括漏洞挖掘、利用和修复,恶意软件的检测和识别,钓鱼邮件的生成和检测以及安全运营场景下的潜在用途;再次,深入剖析了ChatGPT在网络安全领域中的伴生风险,包括内容风险和提示注入攻击,并对这些风险进行了详细分析和探讨;最后,从安全赋能和伴生安全2个角度对ChatGPT在网络安全领域的未来进行了展望,指出了ChatGPT在网络安全领域的未来研究方向.