大型語言模型(LLM)在電網應用的越獄風險：提示攻擊可繞過安全限制
研究指出，大型語言模型在電網輔助運營時可能遭到提示式越獄攻擊；研究以三種越獄方法與三款主流模型測試、涵蓋九項NERC可靠度標準。結果整體攻擊成功率約三成，DeepInception效果明顯，顯示導入LLM須強化提示與使用審核。並關注內部授權使用風險。
速報：LLM助理在電網運營面臨提示式越獄風險
研究發現，大型語言模型在作為電網運營助理時，可能被授權使用者透過精心設計的提示繞過安全對齊，進而提供違規或不合規指引。
研究團隊以三款代表性模型（OpenAI的GPT-4o mini、Google的Gemini 2.0 Flash-Lite、Anthropic的Claude 3.5 Haiku），採用Baseline、BitBypass與DeepInception三種越獄方法，模擬涵蓋九項NERC可靠度標準（EOP、TOP、CIP類場景）的操作情境進行測試。
初步廣泛實驗顯示，整體攻擊成功率為33.1%，其中DeepInception攻擊的成功率最高；Claude 3.5 Haiku在該輪測試中未被入侵，而Gemini 2.0 Flash-Lite與GPT-4o mini則分別呈現較高與中度脆弱性。後續將Baseline與BitBypass中更精準的措辭調整後再次測試，單次精修仍能讓簡易方法提升成效，後續實驗的攻擊成功率也維持可觀水準。
作者強調，此類風險來自於授權使用者能夠設計惡意提示，非僅外部攻擊者問題，因而在導入LLM作為輔助工具時，業界應同時強化提示審核、使用者授權管控與內部稽核流程，以降低合規與運維風險。
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原始來源：ArXiv AI
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