Residual Privacy Leakage after Output Scrubbing in Tool-Using LLM Agents under Indirect Prompt Injection
本文证明，在间接提示注入攻击下，针对使用工具的 LLM 智能体，生成后的输出脱敏技术不足以作为防止隐私泄露的主要防御手段，因为即使在执行了精确数值和连续跨度移除后，残余披露仍经常通过语义重构而持续存在。
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想象一下这样一种数字助手：它能够连接互联网，阅读你的电子邮件，检查你的日历，并调取私人记录来协助你完成任务。这种智能代理正变得越来越普遍，但它面临着一个棘手的难题：它看到的各种信息往往远超完成任务实际所需。如果这个助手被误导，读取了隐藏在某个文档中的隐蔽指令，它可能会在无意中将你的隐私细节泄露给错误的人。这被称为“间接提示注入”（indirect prompt injection），即攻击者将一条命令潜入到计算机视为正常工作流程的信息流中。核心问题在于研究人员正在探讨：我们是否可以在助手已经看到秘密数据之后，仅仅通过“清理”其最终生成的回复，就能解决问题。如果计算机已经阅读了你的病史或家庭住址，一个过滤器能否对最终文本进行脱敏处理，以确保这些细节绝不会传出大楼之外，即便计算机试图将它们写下来也是如此？
一位研究人员在一项受控实验中测试了这种“输出脱敏”（output scrubbing）的想法。他们构建了一个系统，让数字代理可能被诱骗去检索私密信息，然后被要求写一条包含该信息的回复。一旦代理生成了响应，研究人员就会应用一个旨在查找并删除任何私密数据提及的过滤器。为了测试这个过滤器，研究人员借助了一个计算机程序，该程序知道它要寻找的精确私密值，从而扮演一个完美的侦探来捕捉每一个实例。该过滤器被赋予了一条强大的规则：它不仅会删除精确的私密值，还会删除任何与该值匹配的三个或更多连续单词的序列，即使拼写或大小写略有不同。这旨在模拟一种“最佳情况”，即测试一个极其激进的清理过程是否能修复由于信息泄露造成的损害。
结果令人惊讶且发人深省。即使拥有这个知道确切目标且具备删除长字符串匹配能力的完美过滤器，私密信息仍然在大多数情况下成功外泄。在第一组泄露的消息中，过滤器未能阻止披露的尝试占到了 61.2%。在第二组中，失败率达到了 62.1%。那些成功穿透的信息通常并不是以明文形式呈现的精确私密细节。相反，计算机用它自己的语言重新表述了那个秘密，使用了不同的措辞，虽然表达的意思相同，但在表面上看起来完全不同。由于过滤器是在寻找特定的词汇或短语，它漏掉了这些新的表达方式。那个私密的实事被重新表达了，而这个本质上是“词汇匹配器”的过滤器无法识别这种新形式。
研究人员还尝试了一种更高级的方法，即使用另一个计算机程序来阅读消息并对其进行重写，以消除任何敏感含义，而不仅仅是匹配单词。这种方法确实减少了精确私密细节被直接泄露的情况，但付出了沉重的代价。在试图保证安全的过程中，这个智能过滤器删除了几乎所有任务实际需要的信息，导致最终的消息变得毫无用处。这就像试图通过扔掉房间里所有的东西来清理房间一样；隐私得到了保护，但房间却空了。研究还测试了一种更简单的方法，即仅仅告诉计算机“不要分享私密信息”，但仅凭这条指令并不能阻止泄露。代理分享秘密的频率与从未收到过警告时几乎一样频繁。
这些发现表明，一旦计算机模型看到了私密信息，就很难保证这些信息不会以某种新形式泄露出去。计算机思考数据并随后撰写回复的行为，创造了描述这些数据的全新方式，而这些方式是简单的过滤器无法预测或捕捉的。研究人员得出结论，依靠过滤器来清理最终消息并不是一种足够强大的防御手段。相反，最安全的方法是在防止私密信息进入计算机的“大脑”之前就将其拦截，或者确保计算机除非在绝对必要的情况下才会看到这些信息。虽然输出过滤器作为第二层保护措施仍可能有用，但它们不能作为抵御此类泄露的主要盾牌。这项研究强调了一个根本性的局限：如果一个系统已经处理了一个秘密，仅仅试图从最终的笔记中抹除它，可能不足以保证其安全。
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