Wege zur Abwehr von Prompt Injection in LLMs — Schritt für Schritt

Die Abwehr von Prompt Injection: Ein zentraler Aspekt der LLM-Sicherheit

In der Ära der grossen Sprachmodelle (LLMs) wird die Sicherheit und Governance dieser Systeme zu einer entscheidenden Herausforderung. Prompt Injection stellt hierbei ein signifikantes Risiko dar, da es unbeabsichtigt oder böswillig zu falschen oder schädlichen Ausgaben führen kann. Der Schutz vor dieser Gefahr erfordert fundierte Massnahmen. In diesem Artikel beleuchten wir typische Fehler und deren Korrektur sowie praxisbezogene Schritte zur Sicherstellung der LLM-Sicherheit innerhalb der nächsten 14 bis 30 Tage.

Typische Fehler und Korrekturen

Fehlende Kontextualisierung:

Ein häufiger Fehler besteht darin, dass LLMs ohne ausreichenden Kontext eingesetzt werden, wodurch sie anfällig für Prompt Injection werden. LLMs sollten so konzipiert sein, dass sie Eingaben nur in klar definierten Kontexten verstehen und nur berechenbare, valide Antworten geben können.

Korrektur: Implementieren Sie eine klare Eingabepolitik, die den Kontext eingehend überprüft und sicherstellt, dass die LLMs nur mit spezifisch validierten Eingaben arbeiten. Dies kann durch Filtermechanismen und Vorverarbeitung der Eingaben erreicht werden.

Unzureichende Eingabevalidierung:

Ein weiterer Fehler ist die unzureichende Überprüfung und Validierung der Eingaben. LLMs, die ohne strenge Eingabekontrollen arbeiten, können leicht durch manipulative Anfragen in die Irre geführt werden.

Korrektur: Entwickeln Sie strikte Validierungsmechanismen, die ungeeignete oder verdächtige Eingaben herausfiltern. Dies kann durch Mustererkennung und die Definition sicherer Eingabeformate umgesetzt werden.

Fehlende Ausnahmeüberwachung:

Nicht selten werden die Ergebnisse der LLMs direkt übernommen, ohne eine gründliche Überwachung auf Anomalien oder falsche Ergebnisse zu gewährleisten.

Korrektur: Implementieren Sie ein System zur Überwachung der Ausgabeanomalien. Dabei können Abweichungen durch die Analyse von Ausgabemustern erkannt und entsprechend behandelt werden. Eine kontinuierliche Berichterstattung und Fehlerprotokollierung sind dabei essenziell.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Sicherheitsstandard definieren (Tag 1-5):

Erarbeiten Sie zunächst einen Sicherheitsstandard für LLMs in Ihrem Unternehmen. Identifizieren Sie spezifische Bedrohungen und legen Sie sowohl technische als auch organisatorische Massnahmen fest.

Überprüfung und Aktualisierung (Tag 6-14):

Überprüfen und aktualisieren Sie bestehende LLM-Systeme im Hinblick auf die oben genannten Fehler. Stellen Sie sicher, dass Ihre Modelle solide Eingabekontrollen und Überwachungsmechanismen beinhalten.

Schulung und Sensibilisierung (Tag 15-20):

Führen Sie Schulungen für Technik- und Sicherheitsteams durch, um das Bewusstsein für Prompt Injection und andere Sicherheitsrisiken zu schärfen. Simulieren Sie mögliche Angriffe zur Übung und Diskussion von Abwehrstrategien.

Implementierung und Bewertung (Tag 21-30):

Implementieren Sie die erforderlichen Sicherheitsmassnahmen und führen Sie eine umfassende Bewertung der Systeme durch. Testen Sie die Effizienz der internen Prozesse und Anpassungen, achten Sie besonders auf die Fehlerkorrekturen.

Indem Unternehmen diese Schritte befolgen, können sie das Risiko einer Prompt Injection signifikant reduzieren und die LLM-Sicherheit und -Integrität in ihrer Organisation nachhaltig stärken.