HiddenLayer的EchoGram报告警示：新型攻击正破坏AI防护栏
HiddenLayer最新发布的EchoGram报告发出了迄今为止最清晰的警告之一：当今的AI安全机制比看起来更加脆弱。在长达九页的技术证据和实验分析中，HiddenLayer展示了攻击者如何利用简短、看似无意义的令牌序列来操纵防护栏系统——即那些执行安全策略的分类器层和LLM-as-a-judge组件——可靠地翻转其判定结果。一个本应被检测为不安全的恶意提示，只需附加一个特定的令牌，就可能被标记为安全。反之，一个完全无害的输入也可能被错误分类为恶意。报告通篇表明，这些序列只改变了防护栏对提示的解释，而并未改变传递给下游模型的基础指令。现代防护栏的脆弱性防护栏已成为组织部署大型语言模型的基石。它们作为第一道，也常常是唯一的防线，旨在在LLM处理之前检测越狱、提示注入、不被允许的请求或操纵性指令。HiddenLayer的研究发现揭示，这一保护层存在系统性的弱点，这些弱点直接与这些防护栏的训练方式相关。由于许多防护栏依赖相似的数据集、模式或安全分类法，它们都容易受到EchoGram所揭示的同类令牌级操纵攻击。EchoGram如何构建其攻击序列EchoGram的过程始于生成一个可能影响模型判断的候选令牌池。HiddenLayer解释说，可以通过分析常用于训练防护栏的数据集中的语言模式，或者在拥有白盒访问权限时直接探测模型的令牌化器词汇表来识别这些令牌。训练数据本身成为偏见的映射图，揭示了哪些序列倾向于“安全”或“不安全”的分类。这些不平衡构成了攻击的原材料。一旦这个令牌池被组装起来，EchoGram会通过将每个序列附加到一组恶意提示上，并测量该令牌翻转防护栏分类的频率来评估每个序列。报告中包含了一个引人注目的例子：一个微小、无意义的序列在针对一个商业分类器进行测试时，将几个已知的提示注入尝试从“已检测”转变为“安全”。恶意提示本身保持不变，但附加的序列重塑了防护栏对它们的解读。为何令牌组合尤其危险EchoGram报告强调，即使单个令牌只能部分翻转判定结果，组合多个弱令牌也会产生显著更强的效果。HiddenLayer使用广泛使用的开源LLM-as-a-judge审核模型Qwen3Guard演示了这种放大效应。在0.6B和4B两个变体上，链接的EchoGram序列都导致防护栏将高度危险的提示——包括关于武器、身份验证绕过和网络攻击的查询——错误分类为安全或仅轻度关注。这种效应在不同规模的模型中都持续存在，强化了HiddenLayer的结论：该漏洞根植于基础的训练方法，而非模型的规模或复杂性。误报向量：一个不那么明显但同样严重的风险EchoGram不仅是一种绕过防护栏的方法；HiddenLayer还表明它也可以被用来大规模生成误报。通过将EchoGram序列编织到原本无害的输入中，攻击者可以使防护栏将良性提示错误分类为恶意。报告提供了示例，其中简单的对话短语在附加或嵌入EchoGram令牌后被标记为攻击。这为用噪音淹没安全或信任与安全团队开辟了一条途径。当警报不可控地激增时，组织可能会错过埋没在洪流中的真实威胁。对内部工具信任的侵蚀与任何成功的绕过攻击一样具有破坏性。对AI安全的影响EchoGram报告强调，基于相似数据源、模式或分类法训练的防护栏很可能共享相同的漏洞。发现一个成功EchoGram序列的攻击者，有可能在多个商业平台、企业部署和政府系统中重复使用它。HiddenLayer强调，攻击者不需要攻破下游的LLM。他们只需要误导其前面的“守门员”。这一挑战超出了技术风险范畴。组织可能认为部署防护栏就能确保有效的保护，但EchoGram证明这种假设是岌岌可危的。如果防护栏可以被一两个令牌翻转，那么整个安全架构就变得不可靠。前路展望HiddenLayer总结道，EchoGram应成为行业对待AI安全方式的一个转折点。防护栏不能依赖静态数据集或一次性的训练周期。它们需要持续的对抗性测试、训练方法的透明度以及多层验证，而非单一模型的判断。随着AI被嵌入关键基础设施、金融、医疗保健和国家安全领域，EchoGram所揭示的缺陷变得紧迫而非学术性。该报告最后呼吁将防护栏视为安全关键组件，要求其采用与其他任何保护系统相同的严格标准。通过现在揭露这些漏洞，HiddenLayer推动行业构建能够抵御下一代对抗性技术的AI防御体系。
