Nos últimos anos, os progressos nos modelos de linguagem ampla (LLMs) revolucionaram a interação com a inteligência artificial (IA).
Contudo, esses avanços também trouxeram novas preocupações de segurança cibernética de forma geral, especialmente em relação aos ataques de injeção de prompt.
Este tipo de ataque, que começa com a modificação dos prompts, pode resultar em perda de dados e sistemas.
Antes de entender o que é um ataque de injeção de prompt, é preciso compreender como os próprios prompts atuam.
O que são os prompts?
Talvez você já tenha lido a respeito de prompts voltados para IAs como o Chat GPT, mas que tal entender um pouco mais a fundo?
O prompt é um texto que tem como objetivo enviar comandos de texto para uma plataforma. Esse texto enviado vai gerar uma resposta específica, pode-se simplificar o prompt como uma ordem dada à ferramenta.
Esta ordem gera uma resposta a pergunta, realiza tarefas, gera conteúdo e muito mais, isso vai depender do prompt escolhido.
Hoje, o termo prompt tem se popularizado principalmente quando se abordam as IAs. Ao interagir com o ChatGPT, por exemplo, os textos e pedidos feitos para ele são prompts que vão direcionar as respostas que ele pode dar.
O que é um ataque de injeção de prompt?
Um ataque de injeção de prompt explora uma vulnerabilidade nos aplicativos que utilizam modelos de linguagem ampla (Large Language Models – LLMs).
Esses modelos são treinados para processar e gerar texto em resposta a entradas dos usuários, com base em instruções fornecidas pelos desenvolvedores.
No entanto, devido à natureza flexível dos LLMs e ao uso de prompts para orientar seu comportamento, eles podem ser enganados por entradas maliciosas que se passam por instruções legítimas.
Os ataques de injeção de prompt podem assumir várias formas, todas visando manipular ou explorar o comportamento do sistema de maneira indesejada.
Isso pode incluir desde manipulação de dados de treinamento para induzir respostas incorretas até instruir o modelo a executar ações maliciosas, como vazar informações sensíveis ou até mesmo gerar código executável prejudicial.
Uma forma mais simples de exemplificar como estes ataques atuam é:
Os ataques de injeção de prompt podem se dividir em:
- Ataques de Injeção Imediata: neste método, os prompts são elaborados para fazer com que o modelo ignore as instruções ou execute ações não intencionais. Por exemplo, pode-se instruir um LLM em gerar respostas incorretas ou códigos maliciosos.
- Ataques de Injeção Rápida: envolve a inserção de prompts maliciosos que atuam diretamente em modelos de IAs, alterando as instruções dadas, podendo obter dados confidenciais ou executar ações não autorizadas.
- Ataques indiretos: injeta prompts que, embora não causem um comportamento imediato malicioso, comprometem a integridade ou a segurança do sistema ao longo do tempo.
- Ataques de Manipulação de Dados de Treinamento: esta modificação é feita com os dados de treinamento do modelo de IA para induzir comportamentos específicos durante a fase de treinamento.
Quais os principais riscos da injeção de prompt?
O principal perigo das injeções de prompt está em transformar os sistemas e dispositivos LLM em potenciais armas de hackers, principalmente por não exigirem um amplo conhecimento técnico. Logo, basta uma linguagem simples e poucas ferramentas e torna-se possível injetar esses prompts maliciosos.
Apesar dos riscos, a injeção de prompt pode ser usada de forma a ajudar as empresas. Ao explorar as técnicas de injeção de prompt, é possível aprofundar o entendimento e também identificar potenciais vulnerabilidades.
Os principais riscos da injeção de prompt são:
- Vazamentos de prompt: hackers enganam LLMs para divulgar prompts do sistema, que podem ser usados como modelos para criar entradas maliciosas.
- Execução remota de código: conectando-se a plugins que executam código, hackers podem induzir LLMs a executar programas maliciosos.
- Roubo de dados: hackers podem extrair informações privadas, como detalhes de contas de usuários, manipulando chatbots de atendimento ao cliente.
- Campanhas de desinformação: prompts maliciosos distorcem resultados de pesquisa para beneficiar interesses próprios, manipulando chatbots integrados a mecanismos de pesquisa.
Como prevenir as injeções de prompt?
As injeções de prompt são um desafio constante em cibersegurança, explorando a flexibilidade dos LLMs. Ao contrário de outros sistemas, os LLMs não segregam as instruções e entradas, o que dificulta a prevenção desses ataques. Mesmo assim, existem medidas que ajudam a mitigar esses riscos, como:
- Práticas gerais de segurança: evitar e-mails de phishing e sites suspeitos é fundamental para reduzir o risco de encontrar solicitações maliciosas.
- Validação de entrada: organizações podem usar filtros para comparar entradas do usuário com padrões conhecidos de injeção, embora novas técnicas maliciosas possam burlar esses filtros.
- Privilégio mínimo: conceder privilégios mínimos aos LLMs e APIs limita os danos potenciais causados por injeções de prompt.
Como o Pentest as a Service ajuda na mitigação de riscos?
Os ataques de injeção rápida destacam a necessidade de aprimorar a segurança e realizar avaliações contínuas de vulnerabilidade.
Como é possível analisar, este tipo de ataque atua em diversas frentes, podendo trazer vulnerabilidades que roubam os dados ou que executam diversas tarefas não solicitadas.
Neste caso, o Pentest as a Service (PTaaS) reforça a estratégia de segurança da empresa contra os ataques de injeção de prompt, avaliando as vulnerabilidades dos sistemas, além de identificar e corrigir antes que possam prejudicar os sistemas LLM da empresa.
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