GPTs攻击面研究与分析

OpenAI发布会后，GPT-4能力提升，支持用户构建特定任务的GPTs应用。

GPTs Actions允许模型执行复杂任务，但带来安全挑战，如泄露API列表和敏感数据。

保护Instructions提示词和知识库文件，防止泄露，攻击面管理对GPTs应用的安全至关重要。

GPTs作为自主代理的核心控制器，能够分解复杂任务并增强与环境的交互能力。

GPTs Actions扩展了LLMs的功能，允许执行动态任务，但也可能导致API信息泄露。

初始提示词Instructions泄露可能导致攻击者获取GPTs的关键信息。

用户上传的知识库文件可能被泄露，存在下载风险。

GPTs支持不同的应用发布范围，访问链接泄露可能导致未授权访问。

Python解释器的滥用可能导致代码执行和资源滥用等安全风险。

总结了多种攻击场景，包括自定义提示词泄露、敏感文件泄露和API信息泄露等。