Защита ИИ-агентов от взлома через подсказки

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование предлагает комплексный подход к борьбе с уязвимостями, возникающими при использовании ИИ-агентов, основанных на извлечении и генерации информации.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Многоуровневая система защиты обрабатывает поступающий контент посредством анализа векторных представлений, фильтрации содержимого, применения ограничений и верификации ответа, прежде чем предоставить результат, обеспечивая комплексный подход к обеспечению безопасности и надёжности.

Представлен эталонный комплексный фреймворк защиты и многоуровневая система защиты от атак, использующих внедрение вредоносных подсказок в системы Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Несмотря на растущую популярность систем генерации с расширением поиска (RAG), они остаются уязвимыми к атакам внедрения запросов, представляющим серьезную угрозу безопасности. В работе ‘Securing AI Agents Against Prompt Injection Attacks’ представлен всесторонний бенчмарк для оценки рисков внедрения запросов в RAG-агентов и предложена многоуровневая система защиты. Разработанный подход, включающий обнаружение аномалий, иерархические ограничения и многоэтапную верификацию, позволяет снизить успешность атак с 73.2% до 8.7% с минимальным влиянием на производительность. Какие новые стратегии и инструменты необходимы для обеспечения надежной защиты AI-агентов в условиях постоянно развивающихся угроз?

Временные трещины: Уязвимость больших языковых моделей

Все большее распространение больших языковых моделей (LLM) в различных приложениях, от чат-ботов до автоматизированного создания контента, сопровождается растущей уязвимостью к атакам, основанным на манипулировании входными запросами. Несмотря на впечатляющие способности к пониманию и генерации текста, LLM зачастую не способны надежно отличить инструкции, заданные пользователем, от данных, содержащихся в самом запросе. Это позволяет злоумышленникам, используя тщательно разработанные запросы — так называемые “prompt injections” — обходить заданные ограничения, изменять поведение модели и даже заставлять ее выдавать конфиденциальную информацию или выполнять несанкционированные действия. Данная уязвимость представляет серьезную угрозу, особенно в системах, где LLM используются для обработки критически важных данных или управления важными процессами.

Атаки с внедрением запросов (prompt injection) используют уникальную способность больших языковых моделей (LLM) к семантической обработке информации, что позволяет злоумышленникам обходить заданные инструкции и заставлять модель действовать не по назначению. Вместо того чтобы следовать первоначальным командам, LLM может быть перепрограммирована посредством тщательно сформулированного запроса, который воспринимается моделью как легитимная часть задачи. Это может привести к раскрытию конфиденциальной информации, генерации вредоносного контента или выполнению несанкционированных действий. По сути, атака эксплуатирует способность модели понимать и интерпретировать смысл запроса, превращая эту же способность в уязвимость, позволяющую манипулировать ее поведением и получать нежелательные результаты.

Особую тревогу представляют атаки внедрения запросов в системах генерации с расширением извлечением (RAG), где большие языковые модели (LLM) полагаются на внешние источники данных. В таких системах злоумышленник может не только манипулировать LLM напрямую через специально сформированный запрос, но и скомпрометировать сами источники данных, используемые для дополнения знаний модели. Это означает, что вредоносный контент, внедрённый в базу данных или другие внешние ресурсы, может быть незаметно включён в ответы LLM, что приводит к распространению дезинформации, нарушению безопасности или другим нежелательным последствиям. Уязвимость RAG-систем обусловлена тем, что LLM не всегда может отличить доверенный контент из внешних источников от вредоносных инструкций, замаскированных под данные, что делает их особенно привлекательной целью для атак.

Первоначальные исследования продемонстрировали, что около 73,2% попыток внедрения вредоносных команд в большие языковые модели (LLM) оказались успешными. Этот тревожный показатель подчеркивает критическую необходимость разработки надежных механизмов защиты от атак, использующих манипуляции с входными данными. Высокий процент успешных атак указывает на уязвимость LLM даже к относительно простым попыткам обхода заданных инструкций и перенаправления их поведения. Разработка эффективных стратегий защиты, таких как фильтрация входных данных, обнаружение аномалий и укрепление семантической целостности, становится приоритетной задачей для обеспечения безопасного и надежного использования LLM в различных приложениях.

Внедрение защитной системы значительно повышает устойчивость всех моделей к атакам, однако исходный уровень уязвимости между ними существенно различается.

Анатомия манипуляции: Разбираем атаки внедрения промптов

Атаки типа Direct Instruction Injection, являющиеся одним из видов атак внедрения запросов, заключаются во внедрении злоумышленником непосредственных инструкций в извлекаемое содержимое. Эти инструкции могут быть сформулированы как команды, изменяющие поведение языковой модели (LLM), например, игнорирование предыдущих указаний или изменение формата ответа. В отличие от более сложных методов, таких как манипуляция контекстом, Direct Instruction Injection не требует обхода системных ограничений или изменения интерпретации роли модели; злоумышленник напрямую указывает LLM выполнить нежелаемые действия, используя текст, который модель воспринимает как часть обычного входного контента. Эффективность данной техники зависит от способности злоумышленника сформулировать инструкции таким образом, чтобы они были распознаны и выполнены моделью, минуя любые фильтры или механизмы защиты.

Атаки манипуляции контекстом заключаются в тонком изменении интерпретации роли, которую выполняет языковая модель (LLM), что приводит к нежелательному поведению или раскрытию информации. В отличие от прямых инструкций, эти атаки не содержат явных команд, а используют косвенные методы для изменения поведения модели. Атаки межконтекстной контаминации эксплуатируют уязвимости в многооборотном взаимодействии с LLM, когда информация из предыдущих запросов и ответов может быть использована для влияния на последующие ответы, даже если эта информация не должна быть доступна. Это особенно опасно в системах, где LLM обрабатывает данные от разных пользователей или источников, так как может привести к утечке конфиденциальной информации или искажению результатов.

Атаки извлечения данных (Data Exfiltration) направлены на несанкционированное раскрытие конфиденциальной информации, хранящейся или обрабатываемой языковой моделью. Злоумышленники формируют специальные запросы (промпты), которые манипулируют LLM, заставляя её выдавать данные, к которым у атакующего не должно быть доступа. Эти данные могут включать личную информацию пользователей, внутренние документы, ключи API или другие конфиденциальные сведения. Успешность таких атак зависит от способности атакующего обойти механизмы защиты LLM и сформулировать промпт, который заставит модель интерпретировать конфиденциальные данные как часть ожидаемого ответа.

Атаки, связанные с внедрением запросов (Prompt Injection), представляют собой реальную угрозу безопасности для приложений, использующих большие языковые модели (LLM). Подтвержденные случаи эксплуатации демонстрируют возможность обхода механизмов защиты и несанкционированного управления поведением модели. Успешные атаки могут привести к раскрытию конфиденциальной информации, модификации выходных данных и компрометации функциональности приложения. Риск усугубляется широким распространением LLM в различных сферах, включая чат-ботов, виртуальных ассистентов и системы обработки естественного языка, что делает защиту от этих атак критически важной задачей для разработчиков и специалистов по безопасности.

Стражи языка: Защитные барьеры и обнаружение аномалий

Иерархические системные промпты-ограничители значительно снижают уязвимость больших языковых моделей, структурируя как входящие запросы, так и извлеченное содержимое. Этот подход предотвращает переопределение системных инструкций злоумышленником, внедряющим вредоносные команды в запрос пользователя. Структурирование включает в себя четкое разделение инструкций, контекста и пользовательского ввода, а также проверку соответствия извлеченных данных заданным ограничениям. Эффективность достигается за счет использования жесткой иерархии, где системные инструкции имеют приоритет над пользовательским вводом, обеспечивая стабильное поведение модели даже при попытках манипуляции.

Фильтрация контента, использующая методы анализа вложений (Embedding Analysis) и обнаружения аномалий, позволяет идентифицировать и блокировать потенциально вредоносные входные данные. Анализ вложений измеряет степень сходства между векторными представлениями входных данных и известными шаблонами вредоносного поведения, обеспечивая надежный механизм обнаружения. Обнаружение аномалий выявляет отклонения от ожидаемых моделей входных данных, сигнализируя о возможном злоумышленном воздействии. Комбинация этих методов позволяет эффективно предотвратить внедрение вредоносных инструкций и обеспечить безопасность системы.

Анализ эмбеддингов (embedding analysis) представляет собой метод обнаружения вредоносных запросов, основанный на измерении степени сходства между векторными представлениями входящих данных и известными шаблонами, ассоциированными с атаками. Векторные представления, или эмбеддинги, формируются посредством моделей машинного обучения, преобразующих текст в числовые векторы, отражающие семантическое значение. Сравнение этих векторов осуществляется с помощью метрик, таких как косинусное сходство, позволяющее определить, насколько близок входящий запрос к зафиксированным вредоносным паттернам. Высокая степень сходства указывает на потенциальную угрозу и может служить основанием для блокировки запроса или применения дополнительных мер безопасности. Данный подход обеспечивает устойчивость к различным типам атак, включая инъекции и обходные маневры, благодаря способности оценивать семантическую близость, а не полагаться на точное совпадение с сигнатурами.

Проведенные исследования показали, что применение предложенных защитных механизмов позволяет снизить успешность атак на 88.1%, уменьшая общий уровень до 8.7%, при этом сохраняется 94.3% от исходной производительности системы. Средняя задержка, вносимая фильтрацией контента, составляет 23 мс на одну операцию извлечения данных, а верификация ответа добавляет еще 45 мс на каждую операцию генерации.

Индивидуальный иммунитет: Оценка уязвимости и адаптация

Оценка различных больших языковых моделей (LLM), включая GPT-4, GPT-3.5-turbo, Claude 2.1, PaLM 2, Llama 2 70B Chat, Mistral 7B Instruct и Vicuna 13B v1.5, показала неравномерную степень их уязвимости к атакам внедрения промптов. Результаты тестов демонстрируют, что подверженность этим атакам варьируется в зависимости от архитектуры и обучающих данных конкретной модели. Некоторые LLM оказались более устойчивыми к попыткам манипулирования инструкциями, в то время как другие показали значительную уязвимость, что подчеркивает необходимость индивидуальной оценки безопасности для каждой модели.

Критически важным показателем при оценке систем обнаружения аномалий является частота ложных срабатываний. В ходе тестирования, проведенного нами на добросовестных контекстах поиска информации, данный показатель составил 5.7%. Высокий уровень ложных срабатываний может приводить к блокировке легитимных запросов и снижать общую полезность системы, поэтому минимизация этого показателя является приоритетной задачей при разработке и настройке механизмов защиты от атак, таких как инъекции запросов.

Результаты оценки уязвимости к атакам внедрения промптов для различных больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-4, Claude 2.1 и Llama 2 70B Chat, демонстрируют значительные различия в их восприимчивости. Это указывает на необходимость разработки и применения специализированных механизмов защиты, учитывающих уникальные архитектурные особенности и поведение каждой конкретной модели. Универсальные подходы к защите, эффективные для одной LLM, могут оказаться неэффективными или требовать значительной адаптации для других, что подчеркивает важность индивидуального подхода к обеспечению безопасности.

Необходимы дальнейшие исследования для детального понимания специфики уязвимостей к атакам внедрения промптов в различных больших языковых моделях (LLM). Актуальные данные демонстрируют, что эффективность существующих методов защиты варьируется в зависимости от архитектуры и параметров LLM, что указывает на потребность в адаптивных стратегиях. Будущие исследования должны быть направлены на выявление тонких механизмов, лежащих в основе этих уязвимостей, и разработку более устойчивых методов защиты, способных динамически реагировать на новые векторы атак и учитывать особенности конкретной модели. Особое внимание следует уделить разработке систем обнаружения аномалий с минимальным уровнем ложных срабатываний, что критически важно для практического применения.

Временная устойчивость: Проактивная защита и адаптация

Комплексный подход к обеспечению безопасности больших языковых моделей (LLM) предполагает отход от реактивного обнаружения уязвимостей к проактивной защите, интегрированной на протяжении всего жизненного цикла разработки. Вместо того чтобы устранять последствия атак, необходимо изначально проектировать модели с учетом потенциальных рисков. Это включает в себя не только разработку устойчивых к взлому архитектур, но и внедрение механизмов проверки входных данных, а также строгий контроль за данными, используемыми для обучения. Такой подход позволяет минимизировать поверхность атаки и существенно снизить вероятность успешной эксплуатации уязвимостей, обеспечивая более надежную и безопасную работу LLM на протяжении всего времени их использования.

Постоянный мониторинг и адаптация представляются ключевыми аспектами обеспечения безопасности больших языковых моделей (LLM). Уязвимости в этих системах не статичны; злоумышленники непрерывно разрабатывают новые методы атак, эксплуатируя слабые места, которые ранее не были обнаружены. В связи с этим, эффективная защита требует не просто обнаружения известных угроз, но и постоянного отслеживания поведения модели, выявления аномалий и оперативной корректировки стратегий безопасности. Подобный динамический подход позволяет предвосхищать новые атаки и минимизировать риски, связанные с использованием LLM в различных приложениях. Системы мониторинга должны учитывать как входные данные, так и выходные результаты модели, анализируя их на предмет признаков манипуляций или злонамеренного использования.

Для эффективной защиты больших языковых моделей (LLM) необходима интеграция надежных систем фильтрации контента и обнаружения аномалий, адаптированных к уникальным характеристикам каждой конкретной модели. Эти системы должны не просто блокировать известные вредоносные шаблоны, но и выявлять отклонения от нормального поведения, которые могут указывать на попытки манипулирования или эксплуатации уязвимостей. Адаптация к особенностям каждой модели критически важна, поскольку архитектура, данные обучения и предполагаемое использование существенно влияют на профиль рисков и оптимальные стратегии защиты. Реализация таких систем позволяет существенно снизить вероятность генерации нежелательного или опасного контента, а также своевременно обнаруживать и нейтрализовать попытки несанкционированного доступа или манипулирования моделью, обеспечивая более безопасное и надежное функционирование LLM в различных приложениях.

Эффективное обеспечение безопасности больших языковых моделей (LLM) невозможно без тесного взаимодействия между исследователями, разработчиками и специалистами по информационной безопасности. Разработка надежных систем защиты требует не только глубокого понимания уязвимостей моделей, но и способности предвидеть и нейтрализовать новые векторы атак. Исследователи, изучающие принципы работы LLM и выявляющие потенциальные слабые места, должны тесно сотрудничать с разработчиками, внедряющими механизмы защиты непосредственно в архитектуру моделей. В свою очередь, эксперты по безопасности обеспечивают оценку эффективности этих механизмов и разрабатывают стратегии реагирования на возникающие угрозы. Такой многосторонний подход позволит создать LLM, устойчивые к различным видам атак и способные надежно функционировать в различных условиях, гарантируя доверие пользователей и предотвращая злоупотребления.

Исследование, посвященное защите агентов искусственного интеллекта от атак, основанных на внедрении вредоносных запросов, демонстрирует закономерную эволюцию систем. Подобно тому, как системы неизбежно стареют, так и архитектура RAG сталкивается с новыми угрозами, требующими адаптации и совершенствования. Авторы предлагают многоуровневую систему защиты, позволяющую смягчить воздействие атак с минимальным влиянием на производительность. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Плохой код подобен раковому образованию: он может распространяться и уничтожать все вокруг». В данном контексте, уязвимости в системах RAG представляют собой аналогичные «раковые образования», и предложенный подход к обеспечению безопасности является необходимым шагом к созданию более устойчивых и надежных систем.

Что же дальше?

Представленная работа, безусловно, представляет собой шаг вперед в понимании и смягчении уязвимостей систем генерации с использованием извлечения (RAG) к атакам внедрения запросов. Однако, было бы наивно полагать, что предложенная многоуровневая защита является окончательным решением. Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Каждая новая защита порождает новые, более изощренные методы обхода, и гонка вооружений неизбежна. Уязвимость кроется не в ошибках реализации, а в самой природе взаимодействия сложной системы с непредсказуемым внешним миром.

Будущие исследования должны сместить фокус с реактивного смягчения последствий на проактивное проектирование систем, изначально устойчивых к манипуляциям. Следует углубиться в понимание семантической целостности данных и контекста, а также исследовать возможности использования формальных методов верификации для подтверждения безопасности систем. Иногда стабильность — это лишь задержка катастрофы, и полагаться на поверхностные меры защиты — значит лишь отсрочить неизбежное.

Необходимо признать, что абсолютной безопасности не существует. Задача состоит не в том, чтобы создать непроницаемую крепость, а в том, чтобы создать систему, способную адаптироваться, обнаруживать аномалии и восстанавливаться после атак, минимизируя ущерб. Время — не метрика, а среда, в которой существуют системы, и в этой среде выживает не самый сильный, а самый приспособленный.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.15759.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-23 23:46