LLM уже давно помогает нам делать свою работу: собирает логи, генерирует скрипты и даже пишет за нас имейлы. Но вместе с этим нам следует помнить, что у развивающегося инструмента есть свои слабые места.
Что происходит
Prompt Injection — это атака, при которой кто-то (или что-то) заставляет LLM нарушить её системные инструкции. Опасность в том, что теперь модели работают прямо в пайплайнах, IDE и CLI и могут реально менять поведение инфраструктуры.
В конце прошлого года OWASP поставили Prompt Injection на лидирующую позицию в LLM Top 10. Атаки уже не теоретические. Например, из недавнего:
• В Amazon Q for VS Code нашли prompt-инъекции, генерирующие вредоносные команды
• В M365 Copilot зафиксировали так называемый «EchoLeak» — zero-click prompt-инъекцию, которая заставляла модель пересылать чувствительные данные злоумышленнику из email-контента
Инъекции глобально можно разделить на 2 типа:
1. Прямые (когда злоумышленник напрямую пишет «Игнорируй правила и сделай XYZ»)
2. Косвенные (когда вредоносная инструкция скрыта в данных: пользовательских запросах, конфигах)
В DevOps вторая категория опаснее: LLM может самостоятельно вычитать вредоносный кусок из конфига и выполнить его без вашего ведома
Как защищаться
1. Следуйте принципу наименьших привилегий — модель не должна иметь прав на выполнение команд в важных сервисах или в проде. Желательно выделять ей отдельную безопасную среду выполнения
2. Не забывайте про санитизацию ввода/вывода — проверяйте, что в модель не попали чувствительные данные. А также проверяйте вывод, чтобы модель случайно не посоветовала сделать rm -rf
3. Разделите роли — окружайте пользовательский ввод своими системными инструкциями
4. Внедрите Guard-агента — пусть в пайплайне будет дополнительный запрос к LLM, проверяющий ответ на опасные паттерны
5. Следуйте принципу «Human in the loop» — всё, что может повлиять на инфраструктуру, требует подтверждения человека-инженера
Хотя все это и звучит страшно и не очень обнадеживающе, мы с вами не отказываемся, например, от использования машин, потому что на них можно попасть в аварию. Prompt Injection — часть механики взаимодействия с ИИ. Следуя основным правилам защиты, вполне реально обезопасить себя, свой код и свою инфру
Если хотите не просто знать о проблемах, а научиться правильно внедрять AI в DevOps-процессы — приглашаем на курс «AI в DevOps», где мы разбираем:
— Безопасное использование LLM в пайплайнах
— Защиту от prompt injection и других угроз
— Локальные LLM и приватные RAG-системы
— Интеграцию AI в мониторинг и CI/CD
Старт потока 20 октября. Подробности — по ссылке
Что происходит
Prompt Injection — это атака, при которой кто-то (или что-то) заставляет LLM нарушить её системные инструкции. Опасность в том, что теперь модели работают прямо в пайплайнах, IDE и CLI и могут реально менять поведение инфраструктуры.
В конце прошлого года OWASP поставили Prompt Injection на лидирующую позицию в LLM Top 10. Атаки уже не теоретические. Например, из недавнего:
• В Amazon Q for VS Code нашли prompt-инъекции, генерирующие вредоносные команды
• В M365 Copilot зафиксировали так называемый «EchoLeak» — zero-click prompt-инъекцию, которая заставляла модель пересылать чувствительные данные злоумышленнику из email-контента
Инъекции глобально можно разделить на 2 типа:
1. Прямые (когда злоумышленник напрямую пишет «Игнорируй правила и сделай XYZ»)
2. Косвенные (когда вредоносная инструкция скрыта в данных: пользовательских запросах, конфигах)
В DevOps вторая категория опаснее: LLM может самостоятельно вычитать вредоносный кусок из конфига и выполнить его без вашего ведома
Как защищаться
1. Следуйте принципу наименьших привилегий — модель не должна иметь прав на выполнение команд в важных сервисах или в проде. Желательно выделять ей отдельную безопасную среду выполнения
2. Не забывайте про санитизацию ввода/вывода — проверяйте, что в модель не попали чувствительные данные. А также проверяйте вывод, чтобы модель случайно не посоветовала сделать rm -rf
3. Разделите роли — окружайте пользовательский ввод своими системными инструкциями
4. Внедрите Guard-агента — пусть в пайплайне будет дополнительный запрос к LLM, проверяющий ответ на опасные паттерны
5. Следуйте принципу «Human in the loop» — всё, что может повлиять на инфраструктуру, требует подтверждения человека-инженера
Хотя все это и звучит страшно и не очень обнадеживающе, мы с вами не отказываемся, например, от использования машин, потому что на них можно попасть в аварию. Prompt Injection — часть механики взаимодействия с ИИ. Следуя основным правилам защиты, вполне реально обезопасить себя, свой код и свою инфру
Если хотите не просто знать о проблемах, а научиться правильно внедрять AI в DevOps-процессы — приглашаем на курс «AI в DevOps», где мы разбираем:
— Безопасное использование LLM в пайплайнах
— Защиту от prompt injection и других угроз
— Локальные LLM и приватные RAG-системы
— Интеграцию AI в мониторинг и CI/CD
Старт потока 20 октября. Подробности — по ссылке
