Sicherheitsmassnahmen gegen Prompt Injection bei LLMs
Die Hauptsorge im Umgang mit Large Language Models (LLMs) liegt bei der Absicherung gegen Prompt Injection, eine Art von Angriff, bei der manipulative Eingaben zu unerwünschtem Verhalten der Modelle führen können. Um diese Bedrohung wirkungsvoll abzuwehren, müssen klare Strategien zur Verbesserung der Input-Sicherheit entwickelt und implementiert werden.
Typische Fehler und deren Korrektur
Fehlende Eingabefilterung:
Ein häufiger Fehler ist das Versäumnis, Nutzeranfragen vor der Weiterleitung an das Modell ausreichend zu filtern. Unsichere Eingaben können durch eine sorgfältige Validierung und Bereinigung der Nutzereingaben korrigiert werden. Implementieren Sie eine Whitelist von zulässigen Befehlen und Inhalten, um schädliche oder unerwünschte Eingaben abzufangen.
Unzureichende Kontextverarbeitung:
LLMs neigen dazu, lange Kontexte zu verwenden, was zu anfälligen Stellen innerhalb der Eingaben führen kann. Eine Lösung besteht darin, den Eingabekontext aktiv zu kontrollieren, indem Sie strikt definieren, welche vorherigen Informationen relevant und notwendig sind. Erlauben Sie nur essentielle Daten im Kontextfenster, um die Angriffsfläche zu verkleinern.
Inaktive Überwachungsmechanismen:
Der Mangel an kontinuierlicher Überwachung und der Protokollierung von LLMs-Interaktionen verhindert die rechtzeitige Erkennung von Prompt Injection-Angriffen. Stellen Sie sicher, dass Anfragen und Antworten geloggt und durch automatische Überwachungssysteme auf ungewöhnliche Muster hin analysiert werden. Setzen Sie Alerts, um bei verdächtigen Aktivitäten umgehend informiert zu werden.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Woche 1: Bewertung und Implementierung der Eingabefilter
Beginnen Sie mit einer umfassenden Bewertung Ihrer gegenwärtigen Sicherheitsmassnahmen in Bezug auf Eingabeverarbeitung. Entwickeln Sie ein Filtersystem, das gefährliche Eingaben zuverlässig identifiziert und blockiert. Nutzen Sie hierfür reguläre Ausdrücke oder spezialisierte Parsing-Tools.
Woche 2: Kontextmanagement optimieren
Überarbeiten Sie die Art und Weise, wie Ihre LLMs Kontextinformationen erhalten. Reduzieren Sie nicht notwendige Daten im Kontextfenster. Testen Sie verschiedene Strategien und bewerten Sie deren Effektivität durch simulative Angriffe.
Woche 3: Überwachung und Reporting verstärken
Implementieren Sie fortschrittliche Monitoring-Tools, die nicht nur Eingaben und Ausgaben aufzeichnen, sondern auch Algorithmen einsetzen, um Anomalien zu erkennen. Entwickeln Sie ein System zur schnellen Reaktion, sollten abnormale Aktivitäten festgestellt werden.
Woche 4: Regelmässige Schulung und Notfallübung
Führen Sie eine Schulung für Ihr Team durch, um das Bewusstsein für Prompt Injection zu schärfen. Simulieren Sie einen Prompt Injection-Angriff als Übung und dokumentieren Sie die Reaktion. Analysieren Sie die Ergebnisse und passen Sie die Notfallpläne an.
Durch eine strukturierte und methodische Vorgehensweise in der Risikobewertung und Sicherheitsüberwachung können Risiken durch Prompt Injection merklich vermindert und die Integrität Ihrer LLM-Anwendungen gewährleistet werden.
