蜜罐陷阱(HoneyTrap)——抵御越狱攻击的全新大语言模型防御框架-安全KER

大语言模型已成为各行业的核心工具，覆盖医疗健康到创意服务等多个领域，彻底革新了人类与人工智能的交互模式。

但这种快速的规模化应用，也暴露出该技术存在的重大安全漏洞。越狱攻击—— 一类专为绕过模型安全机制设计的复杂攻击手段，正对大语言模型的安全落地部署构成日益严峻的威胁。

这类攻击会操控模型生成有害、不道德或具有恶意的内容，引发的严重后果涵盖虚假信息传播、诈骗实施乃至恶意滥用等多个层面。

当前主流的防御方案，通常依赖内容过滤、监督式微调等静态防护机制。

然而面对日趋复杂的多轮越狱攻击策略，这些传统方法逐渐难以招架。在这类攻击中，攻击者会在多轮对话过程中逐步升级攻击手段，诱导模型突破安全限制。

现有防御体系缺乏应对不断演变的对抗性攻击所需的动态适配能力，导致系统极易被这类基于对话的复杂攻击方式所利用。这一防御短板凸显出行业的迫切需求：需要打造更具适应性与前瞻性的防御方案，以应对层出不穷的新型威胁。

上海交通大学、伊利诺伊大学厄巴纳 – 香槟分校及浙江大学的分析师与研究人员，提出了一款名为蜜罐陷阱（HoneyTrap）的防御框架，为该领域带来了突破性的解决方案。

这款框架采用了与传统方案截然不同的越狱防御思路，其核心是构建一个多智能体协同系统 —— 它不会简单地直接拦截攻击请求，而是通过策略性欺骗手段主动误导攻击者，从而达成防御目的。

蜜罐陷阱框架整合了四个各司其职的专业防御智能体，各组件协同运作形成完整防御链路：

威胁拦截器（Threat Interceptor）：作为防御体系的第一道防线，它会策略性地延迟响应速度以拖慢攻击者节奏，同时返回模糊不清的应答内容，确保不会泄露任何可被利用的有效信息。

误导控制器（Misdirection Controller）：生成表面看似有用的欺骗性回复，巧妙诱导攻击者产生 “攻击正在推进” 的错觉，却始终无法获取关键信息。
系统协调器（System Harmonizer）：承担全局调度职能，基于对攻击进展的实时分析，动态调整防御强度，实现防御策略的灵活适配。
取证追踪器（Forensic Tracker）：持续监控所有交互过程，捕捉攻击者的行为模式，识别新型攻击特征，进而优化迭代防御策略。

实验验证结果表明，该框架的防御效果十分显著。在 GPT-4、GPT-3.5-turbo、Gemini-1.5-pro 以及 LLaMa-3.1 四款主流大语言模型上的测试显示，与现有防御方案相比，蜜罐陷阱能将攻击成功率平均降低 68.77%。

尤为关键的是，这款框架能够大幅消耗攻击者的资源成本。

测试数据显示，其误导成功率提升了约 118%，同时攻击者的资源消耗增加了 149%。这些数据充分说明，蜜罐陷阱并非简单地拦截攻击，而是在不影响合法用户服务体验的前提下，策略性地消耗攻击者的资源。

该系统在正常对话场景下能够维持高质量的响应水准，在保障用户体验的同时，同步强化安全防御能力。

这一双重优势，让蜜罐陷阱成为一套务实且可落地的解决方案，能够帮助各类机构抵御不断演变的越狱攻击威胁。