LONDON (IT BOLTWISE) – Die britische National Cyber Security Centre (NCSC) hat eine dringende Warnung vor der wachsenden Bedrohung durch Prompt Injection in generativen KI-Systemen herausgegeben. Diese Schwachstelle, die erstmals 2022 identifiziert wurde, stellt eine der größten Sicherheitsbedenken dar, da Angreifer versuchen, große Sprachmodelle durch das Einfügen von schädlichen Anweisungen in benutzerdefinierte Inhalte zu manipulieren.
Die britische National Cyber Security Centre (NCSC) hat kürzlich eine Warnung bezüglich der zunehmenden Bedrohung durch Prompt Injection in generativen KI-Systemen veröffentlicht. Diese Schwachstelle, die erstmals im Jahr 2022 identifiziert wurde, hat sich schnell zu einem der größten Sicherheitsprobleme entwickelt, da Angreifer versuchen, große Sprachmodelle (LLMs) durch das Einfügen von schädlichen Anweisungen in benutzerdefinierte Inhalte zu manipulieren.
Obwohl die Technik auf den ersten Blick der bekannten SQL-Injection-Schwachstelle ähneln mag, betont die NCSC, dass ein Vergleich der beiden nicht nur irreführend, sondern potenziell schädlich ist, wenn Organisationen auf die falschen Abwehrstrategien setzen. Während SQL-Injection seit fast drei Jahrzehnten bekannt ist und durch etablierte Schutzmaßnahmen wie parametrisierte Abfragen beherrscht wird, operieren LLMs auf eine grundlegend andere Weise.
LLMs unterscheiden nicht zwischen den Anweisungen eines Entwicklers und der Eingabe eines Benutzers, sondern sagen einfach das wahrscheinlichste nächste Token voraus. Dies macht es inhärent schwierig, eine Sicherheitsgrenze innerhalb eines Prompts durchzusetzen. Ein häufiges Beispiel für indirekte Prompt Injection ist ein Lebenslauf, der versteckten Text enthält, der eine Rekrutierungs-KI anweist, vorherige Regeln zu überschreiben und den Bewerber zu genehmigen.
Die NCSC empfiehlt, Prompt Injection durch die Linse eines ‘verwirrten Stellvertreter-Problems’ zu betrachten. In solchen Schwachstellen wird ein vertrauenswürdiges System dazu gebracht, im Namen einer nicht vertrauenswürdigen Partei zu handeln. Während traditionelle verwirrte Stellvertreter-Probleme gepatcht werden können, argumentiert die NCSC, dass LLMs ‘inhärent verwirrbar’ sind. Unabhängig davon, wie viele Filter oder Erkennungsschichten Entwickler hinzufügen, bietet die zugrunde liegende Architektur Angreifern weiterhin Möglichkeiten, die Ausgaben zu manipulieren.
Um die Sicherheit von KI-Systemen zu erhöhen, skizziert die NCSC mehrere Prinzipien, die mit dem ETSI-Baseline-Cybersicherheitsstandard für KI-Systeme übereinstimmen. Dazu gehört die Sensibilisierung von Entwicklern und Organisationen, die Priorisierung eines sicheren Systemdesigns, die Erschwerung von Angriffen und die Implementierung einer robusten Überwachung. Die NCSC warnt davor, sich auf SQL-ähnliche Abwehrmaßnahmen zu verlassen, da dies ein schwerwiegender Fehler wäre.
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