Prompt-Injektion in LLMs verhindern

Prompt Injection ist eine aufkommende Bedrohung im Bereich der Sicherheit und Governance von Language Learning Models (LLMs), die Unternehmen ernst nehmen sollten. Der Hauptaspekt dieser Bedrohung besteht darin, dass durch manipulierte Eingaben ungewollte oder schädliche Ausgaben generiert werden können, was sowohl die Integrität als auch die Sicherheit der verarbeiteten Daten gefährdet. Um solche Angriffe abzuwehren, ist es entscheidend, typische Fehler in der Implementierung zu erkennen und zu beheben.

Typische Fehler und ihre Korrekturen

1. Ungenügende Eingabesanitierung: Viele Unternehmen verlassen sich fälschlicherweise darauf, dass ihre LLMs Eingaben korrekt interpretieren und sanitieren. Dies führt dazu, dass bösartige Eingaben, die speziell dazu entwickelt sind, den Kontext oder das Verhalten des Modells zu ändern, nicht erkannt werden.

Korrektur: Implementieren Sie strenge Regulierungen für die Eingaben, einschliesslich der Filterung bekannter schädlicher Muster. Eine Whitelist-Strategie, bei der nur ausdrücklich zulässige Eingabeformate akzeptiert werden, kann helfen, potenzielle Angriffe zu minimieren.

1. Fehlende Kontextuierung der Eingaben: Häufig wird der Kontext, in dem eine Eingabe gemacht wird, nicht hinreichend berücksichtigt. Prompt Injection kann auftreten, wenn ein Modell Eingaben isoliert und ohne den richtigen Bezugsrahmen verarbeitet.

Korrektur: Entwickeln Sie Mechanismen zur Kontextualisierung, indem Sie die benötigten Informationen zur Eingabe beifügen oder klare Eingabe-Richtlinien einführen, um sicherzustellen, dass das Modell Informationen korrekt interpretiert.

1. Unzureichendes Monitoring der Modellreaktionen: In vielen Fällen wird nicht regelmäßig geprüft, wie LLMs auf verschiedene Eingaben reagieren. Dies führt dazu, dass Prompt Injection-Angriffe unentdeckt bleiben, bis sie bereits Schaden angerichtet haben.

Korrektur: Führen Sie eine kontinuierliche Überwachung der Modellausgaben ein, um unerwartete oder anomale Aktivitäten schnell zu identifizieren. Regelmässige Prüfungen und Tests mit simulierten bösartigen Eingaben helfen, die Resilienz des Systems zu evaluieren.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

In den kommenden 14 bis 30 Tagen sollten Unternehmen einen strukturierten Plan umsetzen, um Prompt Injection abzuwehren:

• Tage 1–7: Beginnen Sie mit einer ausführlichen Überprüfung der aktuellen Sicherheitsmassnahmen im Umgang mit LLMs. Identifizieren Sie Schwachstellen, insbesondere in der Eingabesanitierung und Kontextualisierung von Daten.
• Tage 8–14: Entwickeln Sie spezifische Sicherheitsrichtlinien zur Behandlung von Eingaben. Integrieren Sie Filtermechanismen und Whitelist-Verfahren, um die Risiken gegen Prompt Injection zu minimieren. Schulen Sie Ihr Team hinsichtlich der neuen Richtlinien und der Bedrohung durch Prompt Injection.
• Tage 15–21: Implementieren Sie ein Monitoring-System, das die Ausgabe der LLMs kontinuierlich überprüft. Stellen Sie sicher, dass Warn- und Alarmsysteme für anomale Aktivitäten bereitstehen und getestet werden.
• Tage 22–30: Führen Sie einen Stresstest mit Ihrem LLM-System durch, bei dem simulierte Angriffe getestet werden. Evaluieren Sie die Wirksamkeit Ihrer eingeführten Massnahmen und führen Sie Anpassungen basierend auf den Ergebnissen durch.

Durch die proaktive Implementierung dieser Schritte können Unternehmen ihre Systeme robuster machen und effektiv gegen Prompt Injection absichern. Ein fester Engagement in der Überwachung und Anpassung der Sicherheitsstrategien ist entscheidend, um kontinuierlich auftretende Bedrohungen erfolgreich abzuwehren.