AI Security & Adversarial Defence — Robustheit gegen Prompt Injection

Die Robustheit gegen Prompt Injection steigern

Prompt Injection ist eine zunehmende Bedrohung in der Welt der Künstlichen Intelligenz, bei der schädliche Eingaben genutzt werden, um unerwünschte Ausgaben zu provozieren. Unternehmen müssen Strategien entwickeln, um ihre Systeme gegen solche Angriffe widerstandsfähiger zu machen. Ein effektiver Ansatz beginnt mit der Vermeidung typischer Fehler und dem Implementieren konkreter Vorkehrungen.

Typische Fehler

Unzureichende Eingabekontrolle: Oftmals werden von Nutzern eingespeiste Daten ohne gründliche Validierung direkt verarbeitet. Das Fehlen einer gründlichen Kontrolle erlaubt es Angreifern, manipulierte Eingaben ohne Hindernisse ins System einzuspeisen. Um dies zu verhindern, sollten alle Eingaben sorgfältig überprüft und gefiltert werden. Beispielsweise könnte eine Whitelist erlaubt, nur bekannte und sichere Eingaben zu akzeptieren.

Fehlende Kontextüberprüfung: Systeme, die den Kontext nicht korrekt einbeziehen, sind anfällig für inhaltliche Manipulationen. Wenn ein System nicht versteht, dass eine Eingabe schädlich oder unangebracht ist, kann es leicht getäuscht werden. Hier hilft eine stärkere Implementierung von kontextsensitiven Filtern, die die Eingaben in Bezug zur gesamten Sitzung beurteilen.

Übermässiges Vertrauen in AI-Modellfähigkeiten: Es besteht oft die Annahme, dass AI-Modelle in jeder Situation eigenständig angemessene Entscheidungen treffen können. Dies ist jedoch selten der Fall, besonders wenn sie mit raffinierten Angriffen konfrontiert werden. Eine laufende menschliche Überprüfung und das Abstimmen von Modellparametern sind entscheidend, um Lücken in der Modell-Fähigkeit frühzeitig zu identifizieren und zu schliessen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Woche 1–2:
Beginnen Sie mit einer umfassenden Überprüfung der bestehenden Eingabekontrollen in Ihren AI-Systemen. Stellen Sie sicher, dass alle Eingaben klar validiert und gefiltert werden, bevor sie verarbeitet werden. Entwickeln Sie eine Whitelist für erlaubte Datensätze und implementieren Sie diese in Ihre Sicherheitspolitiken.

Richten Sie ein Team ein, das sich mit der laufenden Überprüfung von Kontextüberwachungen befasst. Unterschiedliche Eingaben sollten kontextuell beleuchtet werden, um potenziell schädliche Absicht zu erfassen.
Woche 3–4:
Trainieren Sie Ihr Team auf prompt-sensible Bereiche des Systems und sensibilisieren Sie für veränderte Angriffsstrategien. Schulen Sie fortlaufend über neue Techniken und Werkzeuge, um Prompt Injection frühzeitig zu erkennen und darauf zu reagieren.

Installieren Sie Monitoring-Systeme, die eingehende Eingaben und ihre Auswirkungen protokollieren. Verwenden Sie diese Daten, um Muster zu analysieren und Ihre Schutzmassnahmen kontinuierlich anzupassen.

Arbeiten Sie eng mit Ihrem Entwicklerteam zusammen, um sicherzustellen, dass Ihr AI-Modell regelmässige Updates und Anpassungen erhält, wobei Schwächen systematisch adressiert werden. Führen Sie Übungen und Simulationen durch, um das Team zu testen und auf tatsächliche Angriffe vorzubereiten.
Durch das Umsetzen dieser Schritte können Unternehmen ihre Abwehrmechanismen gegen Prompt Injection entscheidend verstärken und ihre AI-Systeme langfristig schützen.