報導背景

隨著大型語言模型（Large Language Models, LLM）逐步滲透至各行各業，組織愈來愈頻繁地依賴這些模型來輔助日常運作、開發流程以及決策支持。然而，隨之而來的是全新型態的資安風險：對抗性攻擊（adversarial attacks）、提示注入（prompt injection）、模型幻覺（hallucinations）、以及潛在的資料洩露。

問題定義

大型語言模型的能力主要來自於海量語料訓練與強大的生成式演算邏輯。它們能流暢地回答問題、撰寫程式碼、甚至模擬對話。然而，這些優勢也帶來潛在風險。例如，駭客可能利用惡意提示語，誘導模型生成惡意程式碼或洩露內部系統指令。又或者，模型本身因幻覺現象生成錯誤或不存在的資訊，卻被使用者誤信採用。
傳統上，這些風險的評估需仰賴人工專家逐一檢視模型的輸出。但隨著模型應用規模化，人工審查既不具擴展性，也難以維持一致性。這種「LLM-as-a-Judge」的方式有其吸引力：一旦建立起標準化的提示與評估流程，就能以相對低成本方式檢視大量輸出。然而，問題在於 LLM 本身同樣易受攻擊與偏差影響，它在面對複雜的惡意情境時，是否能真正做到準確無誤？

挑戰與限制

雖然 LLM 評估者的概念聽來理想，但實際操作中仍存在數項挑戰。

1. 首先是準確性問題。研究發現，當 LLM 被用於判斷是否存在惡意代碼時，常會錯過部分危險的程式片段，例如反向 shell 指令或惡意檔案存取腳本。這代表即使透過標準化提示，模型依然可能低估輸出的風險。
2. 其次是對抗性誘導。惡意使用者可以透過設計特殊的提示，讓模型誤認危險輸出為無害內容。例如，將惡意程式碼包裝為「學術範例」或「除錯工具」，可能繞過 LLM 判斷。
3. 再者是幻覺問題。LLM 偶爾會生成不存在的軟體包或函式庫，若評估模型無法察覺，便可能誤判其為合法依賴。這不僅導致軟體錯誤，更可能被駭客利用進行供應鏈攻擊。
4. 最後是可解釋性不足。雖然 LLM 能快速給出二元判斷，但其背後理由有時模糊不清，使得使用者難以確認判斷是否可靠。這對於需要嚴謹稽核的產業來說，是一大障礙。

主要威脅類型分析

1. 惡意代碼生成：這是最常見的高風險情境。模型在惡意提示下可能生成反向 shell、惡意 PowerShell 腳本或未授權的檔案操作程式碼。這類輸出若被錯誤放行，可能造成入侵或資訊外洩。
2. 幻覺式軟體包：LLM 有時會生成不存在的軟體套件，並聲稱其能解決某些問題。若開發者據此操作，可能在供應鏈中安裝不安全的第三方元件，導致依賴注入攻擊。
3. 系統提示洩漏：部分測試顯示，模型可能在用戶要求下暴露系統提示內容，例如 API 金鑰位置或安全過濾規則。這些洩漏會使模型失去保護機制，讓攻擊者更容易設計繞過方式。

這些威脅代表 LLM-as-a-Judge 必須在檢測時具備更強的上下文理解與對抗能力。

跨產業啟示

雖然研究聚焦於 LLM 安全性，但其啟示具有跨產業價值。金融業可用 LLM 評估交易數據異常；醫療業可用於判斷診斷建議中的錯誤或不當資訊；製造業則能用於檢查供應鏈文件中的風險訊號。這些應用都需建立多層次防禦與透明治理，確保 LLM 不成為新的風險來源。

資料來源：https://www.trendmicro.com/vinfo/ph/security/news/managed-detection-and-response/llm-as-a-judge-evaluating-accuracy-in-llm-security-scans