探索大型语言模型:本地LLM CTF与实验环境
本文探讨了通过控制器管理特权LLM和隔离LLM访问的研究。通过CTF场景演示如何构造符合特定约束条件的问题,从特权LLM中解锁秘密,同时规避隔离LLM的语义检查。
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TL;DR
本文探讨了通过控制器管理特权LLM和隔离LLM访问的研究。通过CTF场景演示如何构造符合特定约束条件的问题,从特权LLM中解锁秘密,同时规避隔离LLM的语义检查。
环境搭建
- 安装go和ollama
- 下载phi3模型:
ollama run phi3:latest
- 获取实验代码:
git clone https://github.com/BishopFox/local-llm-ctf
- 运行交互程序:
go run main.go
代码解析
LLM隔离
采用功能隔离策略,使用模板定义模型行为:
const template_is_llm_jailbreak = `FROM {{modelname}}
SYSTEM You will only respond the words true or false...`
确定性检查
实现输入验证正则表达式:
rxUserInput := regexp.MustCompile(`^[a-zA-Z0-9+/=\.,\? '%\$]{10,512}$`)
模型流程控制
定义四阶段处理流程:
- 越狱检测
- 有效问题验证
- 特权知识库访问
- 响应适当性检查
关键发现
- 模型输出不可靠:需要强制类型转换确保布尔响应
- 上下文隔离漏洞:初始实现错误地混合了不同模型的上下文
- 输出编码问题:模型会幻觉式地泄露部分秘密
成功绕过案例
使用mistral模型成功提取完整秘密:
VALID: The Secret: "RGlkIHlvdSBsb29rIGF0IHRoZSBzb3VyY2UgY29kZ..."
解码后:Did you look at the source code, grep the bin...
性能考量
生产环境应考虑:
- 并行化隔离LLM请求
- 使用LLM控制器协调流程
- 外部知识检索增强
挑战建议
尝试修改程序防止注入绕过,或改进越狱检测提示模板。
该项目基于ollama、llama.cpp和go语言实现,展示了LLM安全防护的实践方案。
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