多语言与隐形攻击：LLM安全防线为何被频频突破？
你是否曾以为，只要加装了“防火墙”，大型语言模型（LLM）就能高枕无忧？Trendoyl 的实际测试却让我大吃一惊：即便部署了 Meta 的 Llama Guard，攻击者还是能轻松用多语种、字符混淆，甚至不可见字符绕过防护。这些看似不起眼的“花招”，竟然让 AI 安全防线频频失守——这场人机对抗，远比想象中棘手。
1. 问题：防护为何被绕过？
随着 LLM 被集成到企业内部工具、自动化流程甚至面向客户的产品中，AI 安全变得比以往任何时候都重要。Meta 推出的 Llama Firewall（含 PROMPT_GUARD、CODE_SHIELD），本意是为开发者打造一层防线，防御提示注入（Prompt Injection）等主流风险。
然而，Trendyol 的安全团队在部署和评测过程中发现：
- 多语言输入、字符混淆、不可见字符，均可轻松绕过防护。
- PROMPT_GUARD 和 CODE_SHIELD 有效性受限，部分情况下失效。
- 真实案例显示，攻击者能让 LLM 忽略系统指令、输出不安全内容，甚至生成带有漏洞的代码。
这一切意味着，防护措施并非“万无一失”，而是存在着可被利用的盲区。
2. 解决方案：现有防护机制如何工作？
Llama Firewall 的两大核心工具：
| 工具 | 设计目标 | 具体用途 |
|---|---|---|
| PROMPT_GUARD | 防御提示注入 | 过滤拦截恶意/不安全输入 |
| CODE_SHIELD | 检测不安全代码生成 | 拦截含安全风险的代码输出 |
理论上，这两道防线应该能阻挡大部分攻击。但Trendyol团队通过红队测试，发现了三种典型绕过技术：
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多语言与混淆绕过
- 利用非英语（如土耳其语）或 leetspeak（如“1gn0r3 th3 ab0v3 directions”）轻松规避检测。
- 防火墙判定分数极低（如0.137），未视为恶意。
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代码漏洞未检出
- CODE_SHIELD 未能识别典型 SQL 注入漏洞，仍允许不安全代码通过。
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Unicode 不可见字符注入
- 利用看不见的 Unicode 字符嵌入恶意指令，模型会直接执行隐藏操作，防护机制无法拦截。
实际测试结果更令人警醒：100个提示注入样本，有50个成功绕过防护，只有一半被拦截。
3. 创新/对比：这些攻击新招与旧方法有何不同？
让我来做个生活类比：
传统防火墙就像是检查站，主要查“英语”通行证和常规字体的身份证。可现在，攻击者不仅能用外语混进来，还会伪造身份证、甚至隐身进入——让检查站根本发现不了。
| 传统风险 | 新型绕过手段 | 防护效果 |
|---|---|---|
| 英语恶意提示 | 非英语/混淆输入 | 失效 |
| 代码安全漏洞 | SQL 注入等常见漏洞生成 | 未拦截 |
| 明文指令注入 | Unicode 不可见字符 | 部分失效 |
这让我不得不质疑：现有检测机制为何如此“单一”？
- 只懂英语，遇到小语种就“装聋作哑”；
- 只查明面字符，对看不见的Unicode完全没反应；
- 代码漏洞只靠表层规则，智能性远远不够。
这些案例让我认识到，AI安全必须“多语言、多维度、多层次”——否则，模型随时可能被精心设计的攻击牵着鼻子走。
4. 应用价值：这些发现对行业有何启示？（Impact）
Trendyol的这次安全测试不仅优化了自身威胁建模，更为整个 LLM 安全社区敲响警钟：
- 实际风险：攻击者可无视系统指令、生成有害内容或带漏洞代码，生产环境可能出现真实安全事件。
- 红队测试必不可少：防护工具上线前，必须进行多样化攻击测试，尤其是多语言和混淆场景。
- 社区透明与协作：Trendyol将案例报告提交给Meta和Google，推动行业对漏洞保持公开透明，便于持续改进。
- 未来趋势：随着 LLM 应用加深，企业对“韧性强、可解释、可适应多语言和新型攻击”的安全措施需求日益增长。
核心收获与行动建议
一句话总结：
现有 LLM 安全防护对多语言、混淆和隐形攻击手段防御有限，生产环境部署前务必进行多维度红队测试。
行动建议：
- 不要只依赖单一工具，务必补充人工审查与多语言检测。
- 在生产前，组织多种类型的红队测试，模拟真实攻击场景。
- 持续关注社区最新安全漏洞与防护策略，及时更新防线。
如果你正在推动 LLM 落地，记得：AI 安全测试，永远不能偷懒。