Gli attacchi di iniezione di prompt utilizzano query maligne e progettate per ingannare un LLM a compiere azioni indesiderate. Ad esempio, un attaccante potrebbe convincere il sistema GenAI a ignorare le protezioni o le politiche aziendali e generare tipi di contenuti non approvati.<\/p>\n\n\n\n
Con l’integrazione diffusa di GenAI e agenti AI nei flussi di lavoro aziendali, gli attacchi di iniezione di prompt rappresentano un rischio significativo per l’affidabilit\u00e0 e la sicurezza del servizio. Gli attaccanti possono ingannare gli agenti a compiere azioni che portano a violazioni dei dati, infezioni da malware o altri incidenti di sicurezza.<\/p>\n\n\n\n
Gli LLM hanno comunemente istruzioni e protezioni in atto per controllare il loro funzionamento. I creatori di LLM integrano determinate misure di sicurezza, e le imprese aggiungono le proprie istruzioni mentre configurano gli strumenti per eseguire vari compiti all’interno dei loro ambienti.<\/p>\n\n\n\n
Gli attacchi di iniezione di prompt utilizzano input accuratamente progettati per eludere queste protezioni e fare qualcosa che avvantaggi l’attaccante, come rubare dati sensibili, produrre output che violano le politiche o attivare azioni in strumenti connessi. Questi input potrebbero essere forniti direttamente allo strumento o incorporati in altri contenuti che consuma, come documenti recuperati tramite RAG o pagine web che un agente visita.<\/p>\n\n\n\n
L’iniezione di prompt diretta implica che l’attaccante interagisca direttamente con l’agente. Ad esempio, un attaccante potrebbe inserire prompt in un chatbot LLM. Questi prompt malevoli possono seguire vari schemi, come:<\/p>\n\n\n\n
L’obiettivo di queste istruzioni \u00e8 far s\u00ec che il prompt dell’attaccante venga prioritizzato rispetto alle protezioni del LLM, sfruttando una scappatoia o venendo percepito come pi\u00f9 importante dal LLM. Se ha successo, il LLM pu\u00f2 generare contenuti non consentiti, rivelare istruzioni nascoste, fornire raccomandazioni non sicure o deviare azioni verso lo strumento o l’utente sbagliato.<\/p>\n\n\n\n
Gli attacchi di iniezione di prompt indiretta inseriscono istruzioni malevole nel contenuto che un modello consuma piuttosto che istruzioni dirette. Questi potrebbero includere:<\/p>\n\n\n\n
Queste minacce sono pi\u00f9 significative se un LLM accede a contenuti esterni, sia tramite un RAG che navigando in rete per potenziali risposte, poich\u00e9 i dati recuperati sono trattati come contesto dal LLM. Istruzioni malevole possono essere letteralmente nascoste nel contenuto, ad esempio utilizzando testo bianco per rendere le istruzioni invisibili ai lettori umani o utilizzando testo dall’aspetto benigno che un modello interpreta come istruzioni.<\/p>\n\n\n\n
Gli attacchi di iniezione di prompt possono essere eseguiti per raggiungere vari obiettivi. Due dei principali tipi di attacchi tentano di accedere a informazioni sensibili riguardanti il prompt di sistema o di manipolare l’uso degli strumenti di un’IA per raccogliere informazioni sensibili o compiere azioni dannose.<\/p>\n\n\n\n
Alcuni attacchi sono progettati per accedere al prompt di sistema, che pu\u00f2 includere dati sensibili, come istruzioni di sistema nascoste, politiche o segreti. Queste informazioni possono essere utili per un attaccante poich\u00e9 consentono di elaborare attacchi successivi che eludono queste difese.<\/p>\n\n\n\n
Il potenziale per la fuga di prompt significa che i segreti non dovrebbero mai essere incorporati nei prompt. Le barriere di sicurezza come le istruzioni “non rivelare” possono essere eluse o superate da un attaccante.<\/p>\n\n\n\n
Gli strumenti di intelligenza artificiale possono essere in grado di chiamare funzioni o API, navigare in internet o attivare flussi di lavoro. Un prompt accuratamente elaborato pu\u00f2 consentire a un attaccante di definire quali strumenti vengono selezionati, i parametri inviati a essi e la sequenza in cui vengono chiamate le azioni.<\/p>\n\n\n\n
Ci\u00f2 comporta un rischio che un attaccante possa accedere a dati sensibili quando effettua chiamate a sistemi di ticketing, CRM, archivi di documenti, repository di codice o console cloud. Per gestire questo rischio, le organizzazioni dovrebbero implementare controlli di accesso con il principio del minimo privilegio e porte di approvazione con l’uomo nel ciclo per azioni ad alto impatto, specialmente per agenti di intelligenza artificiale che operano senza supervisione umana.<\/p>\n\n\n\n
Gli attacchi di iniezione di prompt possono verificarsi ovunque un’organizzazione utilizzi GenAI. Esempi comuni includono:<\/p>\n\n\n\n
Anche se gli utenti non interagiscono direttamente con questi strumenti, l’iniezione di prompt rappresenta comunque un rischio. Gli strumenti possono accedere a contenuti web, allegati, registri incollati, commenti di SaaS di terze parti e altri input non affidabili che potrebbero includere istruzioni dannose.<\/p>\n\n\n\n
I chatbot e gli agenti rivolti ai clienti accettano input di testo libero da utenti sconosciuti. Attacchi di iniezione di prompt riusciti potrebbero comportare la manipolazione delle uscite per fuorviare i clienti e una potenziale esposizione dei dati se il bot ha accesso al CRM o ai sistemi degli ordini.<\/p>\n\n\n\n
Per gestire questi rischi, le organizzazioni dovrebbero implementare ambiti di dati rigorosi, redigere i dati sensibili quando possibile e specificare risposte predefinite per richieste sensibili. Inoltre, questi strumenti dovrebbero essere monitorati per segnali di potenziale abuso, inclusi tassi di richiesta, ripetizione e somiglianza dei payload.<\/p>\n\n\n\n
Gli assistenti RAG e “chiedi alla tua base di conoscenza” hanno la capacit\u00e0 di accedere a documenti e altri contenuti che potrebbero essere elevati al di sopra della politica aziendale come parte del contesto del LLM. Di conseguenza, contenuti dannosi incorporati in pagine web e altre risorse possono consentire a un attaccante di eludere le protezioni.<\/p>\n\n\n\n
Le organizzazioni possono mitigare questi rischi implementando etichettatura dei contenuti, liste di autorizzazione per il recupero e compartimentazione dei prompt. Inoltre, i controlli di accesso con il principio del minimo privilegio limitano i dati a cui questi strumenti possono accedere, riducendo i potenziali impatti di un attacco.<\/p>\n\n\n\n
Gli attacchi di iniezione di prompt possono influenzare strumenti alimentati da AI a fare ci\u00f2 che desidera l’attaccante. Questo pu\u00f2 introdurre minacce significative alla riservatezza, integrit\u00e0 e disponibilit\u00e0 a causa del potenziale di violazioni dei dati, uscite manipolate e flussi di lavoro corrotti.<\/p>\n\n\n\n
Un attacco di iniezione di prompt riuscito pu\u00f2 essere difficile da investigare a causa dell’uso di strumenti legittimi e della visibilit\u00e0 limitata su questi strumenti. Questo rappresenta un rischio significativo per la conformit\u00e0 normativa se le organizzazioni mancano dei dati per dimostrare cosa \u00e8 successo e l’ambito dell’incidente.<\/p>\n\n\n\n
Gli attacchi di iniezione di prompt possono avere una variet\u00e0 di impatti diversi sull’impresa, inclusi:<\/p>\n\n\n\n
Rilevare l’iniezione di prompt richiede l’analisi degli input, output e comportamenti dei LLM per identificare anomalie o violazioni della politica aziendale. A tal fine, le organizzazioni dovrebbero registrare prompt, risposte e chiamate agli strumenti per il monitoraggio. L’analisi dovrebbe cercare anomalie, violazioni delle politiche e schemi di payload ripetuti.<\/p>\n\n\n\n
I prompt, il contesto e le chiamate agli strumenti possono includere indicatori di attacchi di iniezione di prompt. Cose da cercare includono:<\/p>\n\n\n\n
Gli attacchi di iniezione di prompt richiedono una difesa a pi\u00f9 livelli poich\u00e9 gli aggressori possono creare prompt dannosi per eludere ricerche testuali semplici e corrispondenze di schemi. Un modello di mitigazione stratificato dovrebbe includere:<\/p>\n\n\n\n
L’obiettivo di queste mitigazioni \u00e8 ridurre l’impatto e la frequenza degli attacchi. La natura dei LLM rende impossibile garantire completamente che gli attacchi non abbiano mai successo.<\/p>\n\n\n\n
Le azioni di mitigazione dell’iniezione di prompt dovrebbero concentrarsi sulla gestione del potenziale raggio d’azione di un’iniezione riuscita. Le migliori pratiche includono:<\/p>\n\n\n\n
Oltre a limitare il raggio d’azione degli attacchi, le organizzazioni possono anche implementare barriere di sicurezza che gestiscono il rischio in tempo di esecuzione. Le migliori pratiche includono:<\/p>\n\n\n\n
Le vulnerabilit\u00e0 da iniezione di prompt dovrebbero essere testate regolarmente poich\u00e9 piccole modifiche a prompt, strumenti, modelli e fonti di dati possono reintrodurre rischi. Un team rosso AI utilizza prompt avversari per valutare i comportamenti di modelli e app in modo strutturato e ripetibile. Alcune delle cose chiave da testare includono:<\/p>\n\n\n\n
I test dovrebbero essere eseguiti regolarmente, specialmente dopo aver distribuito nuovi agenti, strumenti o connettori. Il successo di un programma di test pu\u00f2 essere valutato in base al tasso di successo, alla gravit\u00e0, alla copertura di rilevamento, al tempo di rilevamento e al tempo di contenimento.<\/p>\n\n\n\n
Una suite di test per l’iniezione di prompt pu\u00f2 garantire che un’organizzazione stia affrontando correttamente i principali rischi di iniezione di prompt nei suoi sistemi. Le migliori pratiche includono:<\/p>\n\n\n\n
L’iniezione di prompt \u00e8 un rischio crescente per la cybersecurity aziendale poich\u00e9 le aziende si affidano sempre pi\u00f9 a strumenti di intelligenza artificiale che possono essere ingannati per eseguire azioni dannose. La sicurezza contro l’iniezione di prompt include la restrizione degli input, del contesto, delle azioni e delle uscite per ridurre la probabilit\u00e0 di un attacco e i suoi potenziali impatti sull’azienda. Le organizzazioni dovrebbero:<\/p>\n\n\n\n
Eliminare il rischio di iniezione di prompt \u00e8 impossibile. Tuttavia, le organizzazioni possono ridurre la probabilit\u00e0 e il raggio d’azione di un attacco riuscito.<\/p>\n\n\n\n
Il jailbreaking \u00e8 un tipo particolare di attacco di iniezione di prompt progettato per ingannare un modello a generare output proibiti e dannosi. Gli attacchi di iniezione di prompt includono anche la possibilit\u00e0 che un modello prenda azioni non approvate e interagisca con strumenti di terze parti.<\/p>\n\n\n\n
No, l’iniezione di prompt non pu\u00f2 essere completamente prevenuta a causa della difficolt\u00e0 di identificare tutti gli input malevoli e del fatto che i LLM non sono sistemi deterministici e prevedibili. Tuttavia, controlli di sicurezza a strati possono ridurre il rischio e il raggio d’azione di un attacco riuscito.<\/p>\n\n\n\n
L’iniezione di prompt indiretta comporta un attaccante che inietta istruzioni in contenuti consumati da un LLM, come le pagine web accessibili mentre si raccoglie contesto da Internet. Questo \u00e8 pi\u00f9 pericoloso perch\u00e9 un attaccante potrebbe essere in grado di influenzare un agente anche se non pu\u00f2 accedere direttamente alla sua interfaccia utente.<\/p>\n\n\n\n
I registri dovrebbero includere eventi, chiamate agli strumenti e violazioni delle politiche. Registrare i prompt grezzi pu\u00f2 essere pericoloso a causa della possibilit\u00e0 che contengano dati sensibili, e tutte le registrazioni dovrebbero avere queste informazioni oscurate.<\/p>\n\n\n\n
L’accesso con il minimo privilegio \u00e8 il controllo pi\u00f9 importante da implementare per un assistente AI. Limitare il suo accesso ai dati e ad altri strumenti riduce il potenziale danno che pu\u00f2 essere causato da un attacco riuscito.<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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