Nadie está a salvo de la inyección de comandos de LLM

Nadie está a salvo de los comandos inyectables de LLM

Aquí te mostramos cómo defenderte

Estoy seguro de que has oído hablar del ataque de inyección SQL. La inyección SQL ocurre cuando un atacante inserta código SQL malicioso en campos o parámetros utilizados por una aplicación de cara al público.

Por ejemplo, el fragmento de código anterior puede resultar rápidamente en la exfiltración de datos, es decir, el robo y difusión de la base de datos SQL completa. Con el auge de los LLMs, un tipo similar de ataque amenaza con sacudir la revolución. En este artículo, aprenderás:

1. Qué es la Inyección de LLM Prompt
2. Por qué ocurre
3. y cómo TU puedes mitigar su efecto como propietario de la aplicación

¿Quién debería leer esto?

¿Para quién es útil esta publicación de blog? ¿Hay alguien trabajando en la implementación de LLMs en sus aplicaciones?

¿Qué tan avanzado es este post? Cualquier persona familiarizada previamente con los términos LLM debería poder seguirlo.

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¿Qué es la inyección de indicación en modelos de lenguaje grandes (LLMs)?

Similar a SQL, la inyección de indicación de LLM ha surgido como la problemática capacidad de los LLMs, como GPT-4. Este método permite a los usuarios insertar indicaciones específicas que guían estratégicamente al modelo para revelar los datos que ha aprendido y que no deberían haber sido expuestos al usuario en el frontend.

Aquí tienes un ejemplo:

¿Por qué ocurre la inyección de indicación de LLM?

1. Entrenamiento con datos excesivamente amplios: Los LLMs se entrenan con conjuntos de datos diversos de Internet y su conocimiento abarca una amplia gama de temas. En algunos casos, los datos de entrenamiento pueden incluir información sensible o confidencial de manera inadvertida.
2. Falta de filtrado de contenido durante el entrenamiento: Durante la fase de entrenamiento, los modelos de lenguaje no filtran activamente información sensible o confidencial, confiando en la suposición de que el modelo no compartirá dicha información durante las interacciones.
3. Sesgo inherente en las fuentes de datos: Si…

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