Défense contre l'injection de prompt : Un guide de garde-fous pour la production

L'injection de prompt est une menace majeure pour l'IA.

Les attaquants cachent des instructions à l'intérieur des données. Ils veulent que votre modèle suive leur intention plutôt que la vôtre. Ce risque figure en tête de la liste de l'OWASP pour les applications de grands modèles de langage (LLM).

Le problème est simple. Les LLM traitent tout le texte de la même manière. Le modèle ne peut pas faire la différence entre vos instructions système et les données qu'il traite. Pour le modèle, tout n'est que texte. Cela rend la vulnérabilité difficile à corriger.

Il existe deux types d'attaques :

  • Injection directe : Un utilisateur saisit de mauvaises instructions directement dans votre application.
  • Injection indirecte : Un attaquant cache des instructions dans les données que votre modèle lit.

Vous avez besoin de garde-fous pour protéger votre environnement de production.

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Source : https://dev.to/rishi_kora/prompt-injection-defence-a-production-guardrails-playbook-2pam

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