Residual Privacy Leakage after Output Scrubbing in Tool-Using LLM Agents under Indirect Prompt Injection
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के तहत टूल-उपयोग करने वाले LLM एजेंटों में गोपनीयता रिसाव के विरुद्ध पोस्ट-जेनरेशन आउटपुट स्क्रबिंग एक अपर्याप्त प्राथमिक रक्षा है, क्योंकि सटीक-मान (exact-value) और निरंतर-स्पैन (contiguous-span) हटाने के बाद भी अवशिष्ट प्रकटीकरण अक्सर अर्थपूर्ण पुन: अभिव्यक्ति (semantic re-expressions) के माध्यम से बने रहते हैं।
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एक ऐसे डिजिटल सहायक की कल्पना करें जो इंटरनेट तक पहुँच सकता है, आपके ईमेल पढ़ सकता है, आपका कैलेंडर देख सकता है और किसी कार्य में आपकी सहायता के लिए निजी रिकॉर्ड निकाल सकता है। इस तरह का स्मार्ट एजेंट आम होता जा रहा है, लेकिन यह एक पेचीदा समस्या का सामना करता है: यह अक्सर उस जानकारी से कहीं अधिक देखता है जिसकी उसे वास्तव में काम करने के लिए आवश्यकता होती है। यदि सहायक को किसी दस्तावेज़ के भीतर छिपे एक गुप्त निर्देश द्वारा ठगा जाता है जिसे वह प्राप्त करता है, तो वह अनजाने में आपके निजी विवरण गलत व्यक्ति को प्रकट कर सकता है। इसे 'इनडायरेक्ट प्रॉम्प्ट इंजेक्शन' (indirect prompt injection) के रूप में जाना जाता है, जो सूचना के प्रवाह में एक कमांड डालने का एक तरीका है जिसे कंप्यूटर सामान्य कार्य के हिस्से के रूप में पढ़ता है। मुख्य प्रश्न जो शोधकर्ता पूछ रहे हैं वह यह है कि क्या हम सहायक के अंतिम संदेश को पहले ही देख लेने के बाद उसे साफ कर सकते हैं, भले ही उसने गुप्त डेटा देख लिया हो। यदि कंप्यूटर ने आपके चिकित्सा इतिहास या आपके घर के पते को पढ़ लिया है, तो क्या एक फ़िल्टर अंतिम टेक्स्ट को साफ कर सकता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे विवरण कभी इमारत से बाहर न निकलें, भले ही कंप्यूटर ने उन्हें लिखने की कोशिश की हो?
एक शोधकर्ता ने एक नियंत्रित वातावरण में "आउटपुट स्क्रबिंग" (output scrubbing) के इस विचार का परीक्षण करने के लिए एक प्रयोग किया। उन्होंने एक ऐसा सिस्टम बनाया जहाँ एक डिजिटल एजेंट को निजी जानकारी प्राप्त करने के लिए बहकाया जा सकता था और फिर उससे उस जानकारी वाला संदेश लिखने के लिए कहा जा सकता था। एक बार जब एजेंट ने अपनी प्रतिक्रिया उत्पन्न की, तो शोधकर्ता ने एक ऐसा फ़िल्टर लागू किया जिसे निजी डेटा के किसी भी उल्लेख को खोजने और हटाने के लिए डिज़ाइन किया गया था। उन्होंने इस फ़िल्टर का परीक्षण एक कंप्यूटर प्रोग्राम की मदद से किया जो ठीक जानता था कि उसे किन निजी मानों (values) की तलाश करनी है, जो हर गुप्त मामले को पकड़ने के लिए एक आदर्श जासूस के रूप में कार्य कर रहा था। फ़िल्टर को एक शक्तिशाली नियम दिया गया था: यह न केवल सटीक निजी मान को हटाएगा, बल्कि तीन या अधिक शब्दों के किसी भी अनुक्रम को भी हटा देगा जो उससे मेल खाता हो, भले ही वर्तनी या कैपिटलाइजेशन थोड़ा अलग हो। यह सबसे अच्छा परिदृश्य बनाने के लिए था, एक बहुत ही आक्रामक सफाई प्रक्रिया का परीक्षण कि क्या नुकसान होने के बाद भी एक फ़िल्टर लीक को ठीक कर सकता है।
परिणाम आश्चर्यजनक और गंभीर थे। यहाँ तक कि इस पूर्ण फ़िल्टर के साथ भी जो जानता था कि क्या खोजना है और जिसमें शब्दों के लंबे स्ट्रिंग्स को हटाने की क्षमता थी, निजी जानकारी अधिकांश मामलों में बाहर निकल गई। लीक हुए संदेशों के एक समूह में, फ़िल्टर खुलासा रोकने में 90.2 प्रतिशत प्रयासों में विफल रहा। दूसरे समूह में, यह 62.1 प्रतिशत प्रयासों में विफल रहा। जो जानकारी निकल गई वह आमतौर पर स्पष्ट रूप से लिखी गई सटीक निजी जानकारी नहीं थी। इसके बजाय, कंप्यूटर ने गुप्त जानकारी को अपने शब्दों में फिर से लिखा था, अलग वाक्यांशों का उपयोग करते हुए जो समान अर्थ रखते थे लेकिन सतह पर पूरी तरह से अलग दिखते थे। क्योंकि फ़िल्टर विशिष्ट शब्दों या छोटे वाक्यांशों की तलाश कर रहा था, इसलिए वह इन नए तरीकों को पहचानने में विफल रहा। निजी तथ्य को नए रूप में व्यक्त किया गया था, और फ़िल्टर, जो मूल रूप से एक 'वर्ड-मैचर' (शब्द मिलाने वाला) था, उस नए रूप को पहचान नहीं सका।
शोधकर्ता ने एक अधिक उन्नत दृष्टिकोण भी आजमाया, जिसमें एक अन्य कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग संदेश को पढ़ने और किसी संवेदनशील अर्थ को हटाने के बजाय उसे फिर से लिखने के लिए किया गया। इस पद्धति ने सटीक निजी विवरणों के प्रकट होने की संख्या को तो कम कर दिया, लेकिन इसकी एक भारी कीमत चुकानी पड़ी। सुरक्षा करने के प्रयास में, इस स्मार्ट फ़िल्टर ने वास्तव में आवश्यक जानकारी का लगभग हर हिस्सा हटा दिया, जिससे अंतिम संदेश बेकार हो गया। यह एक कमरे को उसमें मौजूद हर चीज़ को फेंककर साफ करने जैसा था; गोपनीयता तो सुरक्षित थी, लेकिन कमरा खाली था। अध्ययन में एक सरल तरीका भी परखा गया जहाँ कंप्यूटर को बस यह कहा गया था, "निजी जानकारी साझा न करें," लेकिन केवल इस निर्देश ने लीक को रोकने में कोई मदद नहीं की। एजेंट ने चेतावनी दिए बिना भी उतनी ही बार रहस्य साझा करना जारी रखा।
ये निष्कर्ष बताते हैं कि एक बार जब कंप्यूटर मॉडल ने निजी जानकारी देख ली है, तो यह गारंटी देना बहुत कठिन है कि वह जानकारी किसी नए रूप में बाहर नहीं निकलेगी। कंप्यूटर द्वारा डेटा के बारे में सोचने और फिर प्रतिक्रिया लिखने की क्रिया डेटा का वर्णन करने के नए तरीके बनाती है, ऐसे तरीके जिन्हें एक साधारण फ़िल्टर अनुमान नहीं लगा सकता या पकड़ नहीं सकता। शोधकर्ता ने निष्कर्ष निकाला कि अंतिम संदेश को साफ करने के लिए फ़िल्टर पर निर्भर रहना पर्याप्त बचाव नहीं है। इसके बजाय, सबसे सुरक्षित दृष्टिकोण यह है कि निजी जानकारी को कंप्यूटर के मन में प्रवेश करने से रोका जाए, या यह सुनिश्चित किया जाए कि कंप्यूटर उसे तब तक न देखे जब तक कि विशिष्ट कार्य के लिए उसकी बिल्कुल आवश्यकता न हो। हालांकि आउटपुट फ़िल्टर्स अभी भी सुरक्षा की दूसरी परत के रूप में उपयोगी हो सकते हैं, वे इन प्रकार के लीक्स के खिलाफ मुख्य ढाल नहीं हो सकते। यह अध्ययन एक मौलिक सीमा को उजागर करता है: यदि किसी सिस्टम ने पहले ही एक रहस्य को प्रोसेस कर लिया है, तो केवल अंतिम नोट से उसे मिटाने की कोशिश करना उसे सुरक्षित रखने के लिए पर्याप्त नहीं हो सकता है।
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