В последние годы большие языковые модели (БЯМ) стали неотъемлемой частью современных цифровых технологий. Эти интеллектуальные системы находят применение в самых разных сферах: от автоматизации общения с клиентами до поддержки принятия решений и разработки творческого контента. Однако вместе с стремительным развитием искусственного интеллекта возникла и ряд новых вызовов, связанных с безопасностью и надежностью таких моделей. Одной из самых сложных и мало изученных проблем является инъекция промтов — способ манипуляции инструкциями, которые задаются модели в качестве подсказок (промтов), чтобы изменить ее поведение. Понять и устранить эти уязвимости крайне важно для безопасного и предсказуемого использования ИИ в будущем.
Основная суть проблемы инъекции промтов заключается в том, что злоумышленник может спровоцировать модель игнорировать или изменять системные инструкции, нарушая настройки и правила, заложенные разработчиком. В современных языковых моделях существует разделение на системное и пользовательское взаимодействие: системный промт даёт модели ориентиры и задачи, а пользовательский — ввод, с которым модель должна работать. Однако механизмы, обеспечивающие приоритет системных команд, далеко не совершенны. Атаки вида инъекции промтов можно сравнить с известной в программировании уязвимостью SQL-инъекции, когда в запрос к базе данных внедряются вредоносные команды, нарушающие логику приложения. Аналогично, в языковых моделях злоумышленник может «закрыть» системное указание и «внедрить» новые команды в пользовательский ввод, что заставляет модель переориентироваться на них.
Опасность таких атак состоит не только в нарушении корректной работы системы, но и в том, что результатом может стать раскрытие конфиденциальной информации или возможность принимать нежелательные решения. Современные модели проходят два этапа обучения: сначала общий этап на огромном объёме разнообразных текстовых данных, а потом дообучение с подкреплением, ориентированное на выполнение конкретных ролей, таких как ассистент, соблюдающий правила этики и безопасности. Несмотря на это, дообучение не исключает риск обхода ограничений, и именно это делает проблему уязвимости к инъекциям особенно актуальной. Можно выделить три основные категории атак на большие языковые модели: процедуры jailbreak, социальная инженерия и инъекции промтов. Jailbreak предполагает попытки вывести модель из под контроля постобучения, заставляя функционировать как изначальная, необученная версия.
Социальная инженерия основана на манипулировании моделью через подмену контекста и психологические методы, аналогично взаимодействию с человеком. Инъекции промтов — это технически точные действия, направленные на изменение или обход системных инструкций через структуру самого ввода. Стоит отметить, что инъекции промтов отличаются от социальной инженерии тем, что они обычно универсальны и применимы к широкому классу входных данных, а не настроены под конкретный случай или запрос. В теоретической постановке инъекция промтов — это функция преобразования пользовательского ввода, которая заставляет генератор модели игнорировать системный контекст и реагировать так, как если бы системных инструкций не было вовсе. Такую формулировку можно рассматривать как попытку определить универсальную уязвимость, не зависящую от особенностей модели и её выравнивания (alignment).
Проблема обнаружения и предотвращения таких инъекций является крайне сложной. Попытки отфильтровать вредоносный ввод заранее аналогичны работе веб-приложений с фильтрами безопасности (WAF) — эти меры не являются абсолютной защитой, поскольку при достаточной изобретательности злоумышленники найдут способы обойти проверяющие механизмы. К тому же если фильтр имеет меньшую вычислительную мощность или «понимание» ввода, чем сама модель, он не сможет распознать тонкие или закодированные атаки. Альтернативные подходы предполагают использование ансамблей языковых моделей — когда несколько моделей или различные алгоритмы обрабатывают один и тот же запрос, а затем «голосуют» или сравнивают результаты. Теоретически такой метод повышает устойчивость к ложным ответам и попыткам манипуляции.
Однако на практике модели могут демонстрировать схожие уязвимости, а атаки часто имеют способность переноситься между разными архитектурами, что снижает эффективность этой стратегии. Также пытаются разделять входные данные на доверенные и недоверенные сегменты, используя уникальные маркеры или дополнительные параметры, чтобы модели могли отличать системные инструкции от пользовательского ввода на техническом уровне. Методики, такие как введение специальных токенов или сегментных эмбеддингов, позволяют немного повысить надежность при обработке промтов. Несмотря на частичный успех этих доработок, полностью гарантировать защиту невозможно без значительной дообучающей выборки, охватывающей максимальное разнообразие потенциальных атак. Существенным направлением перспективных исследований можно назвать применение методов механистической интерпретируемости — глубокого анализа внутренних механизмов работы моделей, позволяющего выявить сигнатуры и шаблоны инъекций промтов на уровне их вычислительных процессов.
Такой подход потенциально открывает возможность создания дополнительных слоев защиты, независимых от топологии и параметров самой модели, и генерировать данные для обучения более устойчивых систем. Решение проблемы инъекций промтов крайне важно для широкого применения больших языковых моделей в критически важных сценариях — от юридических консультаций и медицинских советов до финансовых операций и управления инфраструктурой. Неустойчивость к подобным атакам может привести не просто к некорректному ответу, но и к серьёзным рискам безопасности, включая утечку конфиденциальных данных или неверные управленческие решения. Завоевание доверия к ИИ зависит не только от качества его ответов, но и от прозрачности и надежности систем защиты от манипуляций. На сегодняшний день индустрия искусственного интеллекта сталкивается с необходимостью комплексного подхода, сочетающего архитектурные изменения модели, улучшения в обучении и усовершенствованные алгоритмы фильтрации и анализа ввода.
Предотвращение инъекций промтов — это одна из самых ярких иллюстраций сложности и многогранности проблемы выравнивания ИИ. Путь к безопасной и надежной работе с языковыми моделями требует объединения усилий исследователей, разработчиков и экспертов по безопасности с целью постоянного мониторинга, анализа и совершенствования систем. Таким образом, борьба с инъекциями промтов является не только задачей технической, но и стратегической — залогом успешного и этичного внедрения ИИ в будущее цифрового общества, где автоматизированные агенты смогут выполнять задачи с максимальной точностью и ответственностью, а пользователи будут уверены в предсказуемости и безопасности взаимодействия.
