Post-Prompting: Đơn giản nhưng hiệu quả
- Nguyên tắc hoạt động: Post-Prompting dựa trên một quan sát thú vị về cách LLM xử lý thông tin. Các model này thường ưu tiên chú ý và thực hiện những chỉ dẫn cuối cùng mà chúng nhận được. Vì vậy, Post-Prompting đề xuất một giải pháp đơn giản: Đặt nội dung người dùng trước prompt chính, từ đó giảm thiểu khả năng ảnh hưởng của các yếu tố độc hại tiềm ẩn trong nội dung đó.
Ví dụ minh họa
Ví dụ 1:
Giả sử chúng ta có một hệ thống dịch ngôn ngữ được sử dụng để dịch các bài báo tin tức. Một kẻ tấn công có thể cố gắng chèn một từ hoặc cụm từ có liên quan đến một chủ đề thù địch vào prompt của hệ thống để khiến hệ thống dịch bài báo theo cách thiên vị hoặc gây hại.
Với Post-Prompting, chúng ta có thể đặt nội dung người dùng trước prompt chính, như sau:
Bài báo tin tức về Ukraine
Dịch bài báo này sang tiếng Anh.
Trong prompt này, nội dung người dùng là tên của một bài báo về Ukraine. Đây là một chủ đề nhạy cảm, kẻ tấn công có thể cố gắng chèn các từ hoặc cụm từ có liên quan đến chủ đề này để khiến hệ thống dịch bài báo theo cách thiên vị hoặc gây hại. Tuy nhiên, với Post-Prompting, model sẽ ưu tiên thực hiện yêu cầu dịch thuật phía sau, bất kể nội dung người dùng có chứa yếu tố độc hại hay không. Điều này sẽ giúp giảm thiểu khả năng ảnh hưởng của các yếu tố độc hại đến kết quả dịch thuật.
Ví dụ 2:
Giả sử chúng ta có một hệ thống tạo văn bản được sử dụng để tạo các bài phát biểu chính trị. Một kẻ tấn công có thể cố gắng chèn một tuyên bố sai lệch vào prompt của hệ thống để khiến hệ thống tạo ra một bài phát biểu sai lệch.
Với Post-Prompting, chúng ta có thể đặt nội dung người dùng trước prompt chính, như sau:
Tuyên bố chính trị của đảng Dân chủ
Viết một bài phát biểu về chủ đề này.
Trong prompt này, nội dung người dùng là tuyên bố chính trị của đảng Dân chủ. Đây là một tuyên bố có thể chứa các thông tin sai lệch. Tuy nhiên, với Post-Prompting, model sẽ ưu tiên thực hiện yêu cầu viết bài phát biểu phía sau, bất kể nội dung người dùng có chứa yếu tố độc hại hay không. Điều này sẽ giúp giảm thiểu khả năng ảnh hưởng của các yếu tố độc hại đến nội dung bài phát biểu.
Ví dụ 3:
Giả sử chúng ta có một hệ thống trả lời câu hỏi được sử dụng để trả lời các câu hỏi về khoa học. Một kẻ tấn công có thể cố gắng chèn một câu hỏi có liên quan đến một chủ đề nhạy cảm vào prompt của hệ thống để khiến hệ thống trả lời câu hỏi một cách sai lệch.
Với Post-Prompting, chúng ta có thể đặt nội dung người dùng trước prompt chính, như sau:
Câu hỏi về biến đổi khí hậu
Trả lời câu hỏi này một cách khách quan và khoa học.
Trong prompt này, nội dung người dùng là câu hỏi về biến đổi khí hậu. Đây là một chủ đề nhạy cảm, kẻ tấn công có thể cố gắng chèn các thông tin sai lệch vào câu hỏi để khiến hệ thống trả lời câu hỏi một cách sai lệch. Tuy nhiên, với Post-Prompting, model sẽ ưu tiên thực hiện yêu cầu trả lời câu hỏi một cách khách quan và khoa học phía sau, bất kể nội dung người dùng có chứa yếu tố độc hại hay không. Điều này sẽ giúp giảm thiểu khả năng ảnh hưởng của các yếu tố độc hại đến kết quả trả lời câu hỏi.
Ưu điểm của Post-Prompting:
- 🕊️ Đơn giản và dễ triển khai: Post-Prompting không đòi hỏi thay đổi kiến trúc model hay kỹ thuật phức tạp. Chỉ cần điều chỉnh vị trí nội dung trong prompt là có thể áp dụng chiến lược này.
- 🔥 Hiệu quả cao trong nhiều trường hợp: Post-Prompting đã được chứng minh hiệu quả trong việc ngăn chặn các cuộc tấn công tiêm nhiễm prompt đơn giản, đặc biệt là khi đối thủ chưa nắm rõ cơ chế hoạt động của chiến lược này.
- 🦄 Dễ dàng kết hợp với các phương pháp khác: Post-Prompting có thể kết hợp tốt với các chiến lược phòng thủ khác như lọc và Instruction Defense để tạo ra một hệ thống bảo vệ đa tầng vững chắc hơn.
Thách thức và lưu ý
- Không hiệu quả với các cuộc tấn công phức tạp: Đối thủ tinh vi có thể điều chỉnh nội dung độc hại để lách qua Post-Prompting, ví dụ bằng cách sử dụng các câu lệnh như "bỏ qua yêu cầu bên dưới..."
- Yêu cầu thử nghiệm và đánh giá: Hiệu quả của Post-Prompting có thể tùy thuộc vào loại LLM và ngữ cảnh sử dụng. Cần thử nghiệm và đánh giá kỹ lưỡng trước khi triển khai rộng rãi.
Kết luận
- Post-Prompting là một chiến lược phòng thủ đơn giản nhưng hiệu quả để chống lại các cuộc tấn công tiêm nhiễm prompt đơn giản.
- Bằng cách sắp xếp thông minh vị trí nội dung trong prompt, chúng ta có thể giảm thiểu khả năng các yếu tố độc hại ảnh hưởng đến model.
- Hãy kết hợp Post-Prompting với các phương pháp khác để tạo ra một hệ thống bảo vệ toàn diện hơn cho LLM của bạn.
