Die Bedrohung durch Prompt-Injektionen in KI angehen

Grosse Sprachmodelle (LLMs) und KI-Chatbots haben verändert, wie Menschen mit künstlicher Intelligenz interagieren. Tools wie ChatGPT haben KI zugänglicher gemacht. Doch mit der Popularität dieser Tools sind Bedenken über ihre Kontrolle und mögliche Missbräuche gewachsen. Nutzer haben begonnen, Wege zu finden, um diese Modelle durch Prompt-Injektionen auszutricksen, während Entwickler daran arbeiten, diese Probleme zu beheben. In diesem Papier wird auf Prompt-Injektionen eingegangen und eine Kategorisierung angeboten, die anderen im Bereich helfen kann.

#Was sind Prompt-Injektionen?

Prompt-Injektionen sind Methoden, die Nutzer verwenden, um ein KI-Modell dazu zu bringen, unerwünschte Antworten oder Aktionen zu geben. Sie sind ähnlich wie Cyberangriffe, die als SQL-Injektionen bekannt sind, bei denen schädliche Befehle in eine Datenbankabfrage geschmuggelt werden. Auf die gleiche Weise manipuliert eine Prompt-Injektion die Eingabe, die einem LLM gegeben wird, um es dazu zu bringen, auf eine Weise zu handeln, die die Entwickler nicht beabsichtigt haben. Ein einfaches Beispiel wäre, ein Modell nach illegalen Anweisungen zu fragen, indem man die Anfrage clever formuliert.

#Hintergrund zu Sprachmodellen

LLMs sind fortgeschrittene Modelle, die auf einer grossen Menge an Textdaten trainiert wurden. Sie können Text generieren, klassifizieren und sogar Code erstellen. Beliebte Beispiele sind OpenAIs GPT-4 und Metas LLaMA. Trotz ihres Potenzials können diese Modelle auch voreingenommene oder schädliche Inhalte produzieren, die gesellschaftliche Probleme widerspiegeln. Entwickler versuchen, schädliche Ausgaben durch Sicherheitsmassnahmen zu begrenzen, aber Nutzer suchen oft nach Wegen, diese Kontrollen zu umgehen.

#Arten von Prompt-Injektionsangriffen

Die Forschung zu Prompt-Injektionen ist begrenzt. Es wurde jedoch festgestellt, dass es zwei Haupttypen gibt: direkte und indirekte.

• Direkte Prompt-Injektionen: Diese beinhalten das direkte Erstellen der Eingabe, um Einschränkungen zu umgehen. Nutzer könnten das Modell etwas fragen, was es normalerweise nicht beantworten würde, oder es dazu bringen, interne Richtlinien offenzulegen.

• Indirekte Prompt-Injektionen: Diese sind subtiler und beinhalten das Verstecken von schädlichen Prompts in anderem Text. Zum Beispiel das Einfügen von unsichtbarem Text auf einer Webseite, den ein LLM liest und ausführt, ohne dass der Nutzer es merkt.

#Methodik

Um die Natur von Prompt-Injektionen zu verstehen, wurde eine systematische Überprüfung akademischer und nicht-akademischer Quellen durchgeführt. Daten wurden von verschiedenen Online-Plattformen gesammelt, darunter Google Scholar, Reddit und direkte Tests an Modellen. Dies führte zu einer Liste bekannter Prompt-Injektionen, die in Kategorien eingeteilt wurden.

#Ergebnisse

Aus der Forschung wurden insgesamt 17 unterschiedliche Variationen von Prompt-Injektionen identifiziert. Diese Variationen fallen unter die breiteren Kategorien direkter und indirekter Injektionen. Direkte Injektionen werden am häufigsten gemeldet, wahrscheinlich wegen ihrer einfachen Natur. Sie zielen oft darauf ab, Sicherheitskontrollen zu umgehen, um eingeschränkte Inhalte zu produzieren.

#Implikationen

Sowohl Entwickler als auch Nutzer müssen sich der Risiken bewusst sein, die mit Prompt-Injektionen verbunden sind. Entwickler müssen darüber nachdenken, wie sie ihre Schnittstellen gegen diese Angriffe schützen können, während Nutzer beim Interagieren mit LLM-Tools Vorsicht walten lassen sollten. Die Forschung zu Prompt-Injektionen ist ein sich entwickelndes Feld, und es ist entscheidend, weiterhin zu studieren und Methoden zu aktualisieren, um diesen Bedrohungen entgegenzuwirken.

#Fazit

Prompt-Injektionen stellen eine erhebliche Herausforderung für LLMs und deren Entwickler dar. Dieses Papier bietet eine strukturierte Sicht auf das Problem, identifiziert Arten von Angriffen und gibt Anregungen für zukünftige Forschungen in diesem Bereich. Fortlaufende Arbeit ist unerlässlich, um sichere und effektive KI-Tools zu schaffen, die das Risiko von Missbrauch minimieren können.

#Anhänge

Anhang A: Listet Beispiele für Prompt-Injektionen mit Details zu ihrer Kategorisierung auf.
Anhang B: Enthält vollständige Beispiele, die an verschiedenen LLMs getestet wurden und zeigt, wie Prompt-Injektionen in der Praxis funktionieren.