Prompt Injection: Schutzmassnahmen für Unternehmen

Prompt Injection ist ein bedeutendes Sicherheitsrisiko im Umgang mit Language Learning Models (LLMs). Es bezeichnet die unautorisierte Manipulation der Eingabeaufforderungen, um ungewollte Ausgaben oder Handlungen des Modells zu provozieren. Für Unternehmen, die sich auf KI-gesteuerte Anwendungen verlassen, ist es entscheidend, dieses Risiko zu erkennen und zu mindern.

Typische Fehler und deren Korrektur

1. Fehlende Eingabeverifizierung: Häufig fehlt ein robustes System zur Verifizierung der Eingaben, wodurch schädliche Eingaben leicht durchdringen. Zur Korrektur dieses Fehlers sollten Unternehmen strenge Validierungsprozesse implementieren, die sicherstellen, dass nur erwartete Eingaben verarbeitet werden. Dies kann durch Whitelisting gewünschter Eingabeformate und -werte erreicht werden.
2. Unzureichende Kontextbeschränkung: LLMs reagieren sensitiv auf Kontextwechsel, und ein typischer Fehler besteht darin, den Kontext nicht ausreichend einzuschränken. Dieser Mangel erlaubt es Angreifern, kontextverändernde Eingaben zu nutzen, um die Antworten zu manipulieren. Die Anwendung von Regelwerken, welche den Kontext strikt begrenzen und überprüfen, welche Art von Anfragen bearbeitet werden dürfen, kann diesen Fehler beheben.
3. Fehlerhafte Modellüberwachung: Ein weiteres Risiko besteht darin, dass Modellausgaben nicht kontinuierlich überwacht werden. Ohne kontinuierliche Überwachung können potenzielle Angriffe unbemerkt bleiben. Unternehmen sollten ein automatisiertes Monitoring-System etablieren, das ungewöhnliche oder unerwartete Ausgaben rasch identifiziert und Admins benachrichtigt, um schnell eingreifen zu können.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

In den nächsten zwei bis vier Wochen sollten Unternehmen folgende Massnahmen umsetzen, um Prompt-Injection-Risiken zu mindern:

• Woche 1–2: Eingabevalidierung und Kontextregelwerke entwickeln:

Beginnen Sie mit einer umfassenden Analyse der aktuellen Eingabeprozesse Ihrer LLM-Anwendungen. Entwickeln Sie ein Validierungssystem, das Eingaben auf zulässige Formate und Inhalte beschränkt. Gleichzeitig sollten Regelwerke erstellt werden, die den Kontext der Modellinteraktionen streng festlegen und Abweichungen verhindern.

• Woche 2–3: Implementierung und Testing:

Führen Sie die entwickelten Validierungs- und Kontextregelwerke in einer kontrollierten Testumgebung ein. Dabei sollte ein intensives Testing stattfinden, um sicherzustellen, dass das System stabil bleibt und prompt injections effektiv verhindert werden. Nutzen Sie simulierte Angriffe zur Überprüfung der Wirksamkeit der Massnahmen.

• Woche 3–4: Monitoring- und Alarmierungssystem einrichten:

Entwickeln und implementieren Sie ein System, das die Ausgaben der LLMs kontinuierlich überwacht. Dieses System sollte bei Erkennung ungewöhnlicher Aktivitäten sofort Alarme auslösen und detaillierte Berichte erzeugen. Schulung des Personals in der Interpretation dieser Berichte und schnelle Reaktionsmassnahmen sind ebenfalls essentiell.

Indem Unternehmen die oben genannten Schritte befolgen, können sie ihre Systeme wirksam gegen Prompt-Injection-Angriffe absichern und den sicheren Betrieb ihrer KI-Anwendungen gewährleisten.