С развитием технологий искусственного интеллекта и быстрым внедрением больших языковых моделей (LLM) в повседневные задачи формируется новая парадигма взаимодействия человека и машины. Эти модели уже перестали быть просто инструментами генерации текста и постепенно становятся полноценными агентами, принимающими решения в реальных бизнес-процессах, автоматизирующими рабочие процессы и взаимодействующими с критически важными системами. Однако такая возросшая роль LLM сопровождается также увеличением рисков, связанных с уязвимостями в их работе. Одним из наиболее опасных и малоизученных видов атак является инъекция промтов, которая способна привести к серьезным нарушениям в работе систем, несанкционированному доступу и порче данных. Инъекция промтов в контексте больших языковых моделей представляет собой ситуацию, когда введенный пользователем или включенный в текст контекст инструкции намеренно изменяет поведение модели, заставляя ее выполнять действия, которые изначально не предполагались разработчиками системы.
Такие манипуляции не ограничиваются парой строк кода, как в традиционных атаках, а используют последовательно сформулированные, зачастую неочевидные инструкции, встроенные в текст. Суть в том, что LLM воспринимает всю поступающую информацию как инструкции к выполнению, что открывает возможность для скрытого внедрения вредоносных команд. На практике это может выражаться в различных формах и сценариях. Простой пример – когда система, отвечая на запросы пользователя, должна вызывать определенные инструменты, отвечающие за операции с данными, например, извлекать их, обновлять, удалять или регистрировать проблемы. Если в запросе появится фраза, явно или косвенно вынуждающая модель проигнорировать правила безопасности и выполнить запрещенную операцию, последствия могут быть катастрофическими.
К примеру, команда, замаскированная под обычный запрос, может вызвать удаление важных записей или изменить настройки системы без разрешения. При этом модель, без преднамеренной защиты, воспринимает эту фразу как естественную часть диалога и выполняет ее. Такая ситуация свидетельствует о том, что созданный для помощи и автоматизации агент становится орудием в руках злоумышленников. Стремительное расширение областей применения LLM привело к тому, что инъекции промтов постепенно выходят за рамки привычного взаимодействия через чат-интерфейсы и начинают проявляться в самых различных сценариях. В частности, возрос интерес к этой уязвимости в академической среде.
Новым тревожным звоночком стала возможность манипулирования системами рецензирования и отбора научных работ с помощью специально внедренных фраз в тексте самих публикаций. Такие «вредоносные» инструкции призваны убедить систему, основанную на LLM, выставить положительную оценку или скрыть недостатки исследовательской работы. Создатели моделей, которые используются для автоматизированной предобработки документов или оценки качества материала, сталкиваются с нюансами того, что сам текст, предполагаемый к анализу, становится полем битвы для атак. Это значит, что помимо прямых вводимых пользователем промтов, потенциально опасными становятся любые контексты, включая электронные письма, отчеты, комментарии или даже метаданные документов. Отсюда следует, что любая информация, которая интерпретируется и обрабатывается моделью, может быть использована злоумышленниками, если она не подвергается достаточной фильтрации и проверке.
Вредоносные акторы, осуществляющие инъекцию промтов, варьируются от внешних пользователей, пытающихся обойти правила, до внутреннего персонала, имеющего доступ к редактируемой информации, что усложняет задачу обеспечения безопасности. Такая глубина проникновения требует продуманного и комплексного подхода к построению защитных механизмов на всех уровнях инфраструктуры. Основные меры по противодействию инъекциям связаны с ограничением доступа к критическим инструментам и операциям. Практика показывает, что внедрение жестких стратегий на уровне прав пользователей помогает предотвратить реализацию нежелательных вызовов скомпрометированных промтов. Важно уделять внимание предварительной обработке вводимых данных — регулярная фильтрация, выявление подозрительных конструкций и изоляция пользовательских инструкций от основного рабочего контекста модели позволяют существенно снизить вероятность успешной атаки.
Мониторинг всех поступающих запросов на предмет использования типичных для инъекции формулировок и шаблонов является еще одним действенным методом. Это помогает своевременно обнаруживать попытки манипуляции и предпринимать оперативные меры. Дополнительные рекомендации предлагают разделять контексты, в которых находятся вводимые пользователями данные и внутренние инструкции системы, предотвращая сквозное влияние вредоносных строк на общую логику обработки. Также полезно ограничивать возможности долговременной памяти модели, чтобы минимизировать эффект накопления вредоносного контента и уменьшить риск устойчивых изменений поведения на основе предыдущих запросов. Помимо технических решений, следует повышать осведомленность всех участников процесса о природе и масштабах угрозы, а также внедрять процедуры аудита и регулярной проверки систем на наличие потенциальных уязвимостей.
Это позволит своевременно приступить к устранению подозрительных сценариев и не допустить масштабного ущерба. Инъекция промтов в LLM — это новая и сложная форма кибератаки, которая требует от разработчиков, администраторов и пользователей соблюдения строгих правил безопасности и внедрения передовых инструментов контроля. Пренебрежение этими аспектами чревато не только потерей данных или нарушением целостности систем, но и искажением результатов важных процессов — таких как автоматическая оценка научных работ, юридический анализ или модерация контента. В перспективе развитие искусственного интеллекта и автоматизация процессов сделают LLM еще более распространенными и составляющей неотъемлемую часть цифровой инфраструктуры. Поэтому формирование в этой области норм безопасности, создание стандартов по обработке вводимых данных и постоянный мониторинг угроз должны стать приоритетными задачами в работе с такими системами.
В итоге можно констатировать, что инъекция промтов — это не просто техническая проблема, а серьезный вызов, связанный с этикой, безопасностью и доверием к искусственному интеллекту. Системы, построенные на больших языковых моделях, должны не только уметь эффективно выполнять свои функции, но и быть надежно защищены от попыток манипуляции и эксплуатации, иначе последствия могут оказаться разрушительными. Правильное понимание риск-факторов и их своевременная нейтрализация позволят максимально обезопасить пользователей и организацию, сохраняя высокое качество и объективность результатов, создаваемых ИИ.
