Prompt injection: un rischio concreto per i sistemi LLM self-hosted

Un utente ha segnalato una seria vulnerabilità di prompt injection nel proprio sistema LLM self-hosted. Durante una fase di test, un membro del team QA è riuscito, tramite un prompt appositamente creato, ad ottenere la divulgazione dell'intero prompt di sistema.

Questo incidente evidenzia una problematica critica: la difficoltà di proteggere i sistemi LLM dagli attacchi di prompt injection. Le Web Application Firewall (WAF) tradizionali, progettate per proteggere le applicazioni web da minacce comuni, non sono in grado di riconoscere e bloccare prompt malevoli.

Il problema risiede nel fatto che il modello LLM interpreta i prompt, anche quelli dannosi, come input utente normali, eseguendoli di conseguenza. Questo comportamento rende i sistemi vulnerabili a diverse tipologie di attacchi, tra cui la divulgazione di informazioni sensibili e la manipolazione del comportamento del modello.

Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off da considerare. AI-RADAR offre framework analitici su /llm-onpremise per valutare questi aspetti.

La protezione contro il prompt injection richiede approcci più sofisticati rispetto alla semplice sanitizzazione degli input, poiché i prompt malevoli possono essere formulati in modo da apparire del tutto innocui.