С появлением и стремительным развитием больших языковых моделей (LLM) сфера автоматизации и искусственного интеллекта претерпела революционные изменения. Современные LLM уже давно перестали быть только экспериментальными инструментами — они интегрируются в бизнес-процессы, системы поддержки решений, автоматизируют рутинные операции и даже берут на себя функции принятия решений в различных областях. Однако с предоставлением им все большего влияния возникает и новый класс угроз, связанных с тем, каким образом взаимодействие пользователей и систем на базе LLM может быть скомпрометировано. Одной из самых серьезных и мало изученных опасностей в этой среде является явление, известное как prompt injection — метод манипулирования поведением языковой модели через специально сформированные вводные инструкции, способные привести к нежелательным или разрушительным последствиям. На первый взгляд, prompt injection выглядит как обычный прием злоумышленников, использующий уязвимости, связанные с вводом данных для моделей.
Однако риски выходят далеко за рамки банального обхода проверок. В современном мире, где LLM интегрируются с критическими системами, от баз данных и систем управления до процессов оценки научных работ и документооборота, prompt injection становится своеобразным цифровым троянским конём — под видом безобидного текста он несет команды, которые могут противоречить всей логике и безопасности системы. Давайте рассмотрим более подробно, каким образом происходит процесс prompt injection. В системах с поддержкой LLM часто существует архитектура, где пользовательский запрос служит основой для генерации ответов или принятия действий. Если модель напрямую получает текст от пользователя в качестве контекста для дальнейшей генерации, и при этом не применяется адекватная фильтрация или модерация, подобные вредоносные инструкции могут изменять ход работы модели.
Например, в системе с командами типа «удалить запись» можно столкнуться с ситуацией, когда пользователь вводит сложный командный текст, который заставляет модель игнорировать предыдущие правила и выполнить критическую операцию не по назначению. Опасность prompt injection заключается не только в простой потере данных или повреждении систем. Благодаря стремительному внедрению ИИ в академическую сферу, появилось новое направление атак. Некоторые авторы научных статей уже экспериментируют с тем, чтобы скрытно внедрять в текст работы фразы с инструкциями для LLM, которые используются в автоматическом рецензировании или рейтингах. Такие инструкции могут предписывать модели выносить положительную оценку, игнорируя негативные аспекты исследования, что искажает объективность и вводит систему в заблуждение.
Это, без преувеличения, может вызвать серьезные дисбалансы в научном сообществе, особенно если системы на базе ИИ станут главным инструментом отбора публикаций или распределения грантов. Таким образом, prompt injection выходит за традиционные рамки информационной безопасности и начинает влиять на доверие к научной и деловой информации. Стоит отметить, что в основе prompt injection лежит общая особенность всех современных языковых моделей — воспринимать любой текст, который они анализируют, как потенциальную инструкцию к действию. Если система не разграничивает, к каким именно фрагментам текста применять правила, она становится уязвимой к скрытым командам. Это касается не только открытых чатов, но и писем, форм обратной связи, документов, а также аудиопереводов и даже кода в комментариях и скриптах.
Например, злоумышленник может отправить запрос в службу поддержки с формулировкой, которая, помимо основной просьбы, содержит скрытую команду повысить приоритет обращения или обойти процедуры аудита. В голосовых ассистентах аналогичным образом можно воспользоваться автоматическим преобразованием речи в текст, чтобы вставить в него инструкции по выполнению опасных действий. Это расширяет зону риска далеко за пределы текстовых интерфейсов. Примером сложной цепи подделки могут служить мультиагентные системы, в которых несколько моделей взаимодействуют между собой. Если первая модель не фильтрует свой вывод, она может передать вредоносную инструкцию второй модели, что вызовет каскадное выполнение нежелательных команд.
Такие сценарии показывают, насколько важно контролировать каждый уровень взаимодействия с языковыми моделями. Потенциально под угрозой оказываются и данные журнала событий, связанные с действиями моделей, что ставит под вопрос возможность полноценного аудита и выявления инцидентов. Подмена или удаление логов может сделать расследование невозможным, давая злоумышленникам дополнительный уровень анонимности. Однако мир не стоит на месте, и уже сейчас индустрия безопасности ИИ предлагает комплексные подходы к борьбе с prompt injection. Одним из основных методов защиты считается внедрение так называемой «белой» политики инструментов, которая ограничивает доступ к критическим функциям в зависимости от роли пользователя и контекста запроса.
Другим важным аспектом является тщательная предварительная обработка пользовательских вводов — фильтрация и удаление потенциальных вредоносных инструкций до того, как текст попадет в модель. Значимую роль играет и мониторинг на основе анализа паттернов — выявление необычных запросов или команд, которые не соответствуют типичному поведению пользователей. Современные методы машинного обучения и анализа поведения помогают автоматически обнаруживать такие угрозы и блокировать их на ранних этапах. В дополнение к этим основным мерам многие эксперты советуют принцип изоляции контекста: разделять доверенный и недоверенный текст, не смешивая их в одной сессии модели, что минимизирует риск влияния вредоносной команды на критическую часть алгоритма. Еще одним перспективным направлением является ограничение объема памяти, которую модель использует для традиционных диалогов, что помогает предотвратить длительное накопление вредоносных инструкций, так называемое «отравление памяти».
Безопасность ИИ-систем требует подхода, основанного на нескольких уровнях защит — как технических, так и организационных. Помимо чисто программных решений, важным является обучение сотрудников и пользователей, чтобы понимать риски и не допускать случайных уязвимостей через собственное поведение. Анализ современных трендов показывает, что prompt injection в будущем станет одной из первоочередных задач для специалистов по безопасности, особенно с ростом автоматизации и интеграции ИИ в стратегические отрасли. Кроме чистой техники, это поднимает вопросы этики и доверия к системам, ведь при недостаточной защите злоумышленники могут не просто навредить данным, но и манипулировать общественным мнением, научным процессом и даже корпоративными решениями. Подводя итог, можно сказать, что текстовые команды внутри языковых моделей приобретают свойства своеобразного кода.
