Schutzstrategien gegen Prompt Injection in LLMs

Prompt Injection stellt eine bedeutende Bedrohung für die Integrität und Sicherheit von Language Model-basierten Systemen dar. Der Kern des Problems liegt darin, dass Benutzer durch geschickte Eingaben das Verhalten eines Systems ungewollt verändern können. Dies kann von der unbeabsichtigten Preisgabe sensibler Informationen bis hin zu unerwarteten Operationen reichen. Um diesem Risiko zu begegnen, ist eine gezielte Sicherheitsstrategie unerlässlich.

Typische Fehler und deren Korrektur

1. Unzureichende Eingabefilterung: Ein häufiges Problem ist, dass Eingaben vom Benutzer ohne ausreichende Validierung und Filterung direkt verarbeitet werden. Dies ermöglicht es Angreifern, schädliche Muster in den Prompts zu verbergen. Um dem entgegenzuwirken, sollten alle Benutzerinputs sorgfältig gefiltert und gereinigt werden. Dies kann durch die Implementierung von Whitelisting erfolgen, bei dem nur erlaubte Charaktere und Muster akzeptiert werden.
2. Unklare Systemgrenzen: Oft sind die Kompetenzen und Grenzen des Language Models nicht klar definiert oder kommuniziert. Dadurch können Benutzer, bewusst oder unbewusst, das Modell zu nicht intendierten Handlungen verleiten. Klare Dokumentation und Kommunikation der Systemgrenzen sind essenziell. Entwickeln Sie spezifische Anleitungen und Szenarien für die korrekte Nutzung, um die Erwartungen der Nutzer zu steuern.
3. Fehlende Input-Überwachung: Ein weiteres Versäumnis ist die mangelnde Überwachung der eingehenden Prompts. Ohne ein geeignetes Überwachungssystem können schädliche Eingaben oft erst erkannt werden, wenn sie bereits Schaden angerichtet haben. Hier sollte ein Monitoring-Tool eingesetzt werden, das Anomalien in der Eingabe erkennt und meldet, bevor diese verarbeitet werden.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

• Analysephase (1–7 Tage): Beginnen Sie mit der Analyse aller Benutzerinteraktionen mit dem Language Model. Identifizieren Sie potenzielle Schwachstellen in den Eingabemustern und Dokumentationen. Stellen Sie sicher, dass Sie ein vollständiges Verständnis der möglichen Angriffsvektoren haben.
• Strategieentwicklung (8–14 Tage): Basierend auf den Ergebnissen der Analysephase, entwickeln Sie eine umfassende Sicherheitsstrategie. Dazu gehört die Implementierung von Eingabefiltermechanismen und die Anpassung der Dokumentation zur klaren Kommunikation von Systemgrenzen. Testen Sie verschiedene Szenarien von Prompts, um sicherzustellen, dass das Modell robust gegen ungewollte Eingaben ist.
• Implementierung und Schulung (15–30 Tage): Setzen Sie die entwickelten Strategien schrittweise um. Schulen Sie Ihre Mitarbeiter im Umgang mit und in der Bewältigung von Prompt Injection-Vorfällen. Richten Sie ein automatisiertes Monitoring-System ein, das kontinuierlich Eingaben auf schädliche Muster überwacht. Abschliessend sollte ein Notfallplan erarbeitet werden, der beschreibt, wie bei einer erfolgreichen Prompt Injection reagiert werden muss.

Durch die proaktive Identifizierung und Behebung von Schwachstellen sowie die kontinuierliche Überwachung und Anpassung der Sicherheitsmassnahmen kann die Gefahr von Prompt Injections deutlich reduziert werden. Diese Schritte tragen massgeblich zur Stärkung der Governance und Sicherheit innerhalb von KMU bei, die auf Language Models setzen.