Автор: Денис Аветисян
В эпоху повсеместного внедрения больших языковых моделей в агентивные системы, всё острее встаёт вопрос о защите от манипуляций, скрытых в потоке данных. В ‘Soft Instruction De-escalation Defense’, авторы смело исследуют парадокс: как обеспечить надёжную обработку инструкций, не подавляя при этом естественную выразительность и полезность языка? Ведь, чем строже фильтры, тем выше риск ложных срабатываний и снижения эффективности системы. Но если оставить защиту на самотёк, то открываются широкие возможности для злоумышленников, способных внедрять вредоносные команды под видом безобидных запросов. Так возможно ли создать действительно эффективную систему защиты, способную адаптироваться к постоянно меняющимся угрозам, не жертвуя при этом гибкостью и функциональностью, или нас ждёт бесконечная гонка вооружений между разработчиками и атакующими?
Угроза внедрения запросов: Архитектура под атакой
Современные большие языковые модели (LLM) всё глубже интегрируются в агентические системы, расширяя их возможности, но одновременно создавая новые поверхности для атак. Эта тенденция требует переосмысления традиционных подходов к безопасности, поскольку LLM отличаются высокой восприимчивостью к вредоносным инструкциям, внедрённым в текстовый ввод. Уязвимость эта проистекает из самой природы LLM – их способности интерпретировать и выполнять команды, сформулированные естественным языком. В результате, злоумышленники могут эксплуатировать эту особенность для перехвата управления агентом и выполнения несанкционированных действий.
Атаки, известные как «инъекции запросов» (Prompt Injection), представляют собой серьёзную угрозу. Они используют эту способность LLM, заставляя модель выполнять команды, не предусмотренные разработчиками. Суть атаки заключается в том, чтобы «внедрить» вредоносные инструкции в контекст запроса, маскируя их под обычный текст или используя лазейки в логике обработки LLM. Традиционные меры защиты, такие как фильтрация ввода или проверка подлинности, часто оказываются недостаточными для противодействия этим изощрённым атакам, поскольку злоумышленники постоянно ищут новые способы обхода этих барьеров.
Открытый характер LLM, их способность генерировать и интерпретировать текст, требует разработки принципиально новых стратегий защиты. Эффективные решения должны учитывать динамическую природу этих моделей и их способность адаптироваться к новым условиям. Необходимо разрабатывать системы, способные не только обнаруживать и блокировать известные атаки, но и предвидеть и предотвращать новые. Простота – ключ к масштабируемости, а изощрённость – ловушка, ведущая к уязвимостям. Хорошая архитектура незаметна, пока не сломается. Мы оптимизируем не то, что нужно, а то, что легко измерить. Зависимости – настоящая цена свободы. В конечном итоге, успех в борьбе с инъекциями запросов зависит от способности создавать системы, которые сочетают в себе гибкость, адаптивность и надёжность. Недостаточно просто реагировать на угрозы – необходимо предвидеть их и предотвращать.
Мягкое Управление Инструкциями: Проактивная Защита
Современные агентские системы, использующие большие языковые модели (LLM), всё чаще сталкиваются с угрозой атак посредством внедрения инструкций (prompt injection). Уязвимость проявляется при взаимодействии с недоверенными данными, и её последствия могут быть весьма серьезными. Авторы данной работы предлагают концепцию «Мягкого Управления Инструкциями» (Soft Instruction Control, SIC) – проактивный механизм, направленный на смягчение этих угроз в контексте LLM-агентов, работающих с инструментами.
В основе SIC лежит идея фильтрации потенциально вредоносных данных на этапе предварительной обработки. Авторы подходят к этому вопросу с точки зрения системной архитектуры: всё ломается по границам ответственности – если их не видно, скоро будет больно. Вместо того, чтобы полагаться на сложные детекторы или пытаться заблокировать все возможные атаки, SIC стремится нейтрализовать вредоносные инструкции до того, как они смогут повлиять на поведение агента.
В SIC используется несколько стратегий переписывания (Rewrite Strategies) для модификации или удаления вредоносных инструкций из входящего текста. Авторы подчеркивают, что ключевым является не просто обнаружение вредоносного кода, а его нейтрализация таким образом, чтобы агент следовал только намеренным командам. Этот подход обеспечивает повышенную безопасность и надежность приложений, работающих на базе LLM.
Концепция SIC не возникла в вакууме. Авторы опираются на работы в области формальной декомпозиции запросов, в частности, на фреймворк CaMeL. CaMeL формально разделяет запросы на потоки данных и потоки управления, что позволяет более четко определить границы ответственности и выявить потенциальные угрозы. SIC адаптирует эти принципы, используя “мягкий” подход к анализу потоков управления, что позволяет повысить гибкость и адаптивность системы.
Авторы рассматривают SIC как проактивный механизм защиты, который позволяет минимизировать риски, связанные с атаками prompt injection. Вместо того, чтобы полагаться на реактивные меры, SIC стремится предотвратить возникновение проблем на этапе предварительной обработки данных. Это обеспечивает повышенную надежность и безопасность LLM-агентов, работающих в условиях недоверенной среды. Концепция SIC представляет собой значительный шаг вперед в области защиты LLM-агентов и может стать основой для разработки более безопасных и надежных систем искусственного интеллекта.
Авторы подчеркивают, что SIC – это не панацея, но эффективный инструмент, позволяющий значительно снизить риски, связанные с атаками prompt injection. Они также отмечают, что концепция SIC может быть адаптирована для различных типов LLM-агентов и может быть интегрирована в существующие системы искусственного интеллекта.
Стресс-тестирование защиты: Адаптивные атаки
Для проверки надёжности предложенных механизмов защиты, исследователи прибегли к моделированию адаптивных атак. Такие атаки, как AC Attack и Stubborn Rewriting, итеративно оптимизируют вредоносные запросы, стремясь обойти системы защиты. Если система держится на костылях, значит, мы переусложнили её. Адаптивные атаки служат своеобразным лакмусовой бумажкой, выявляя слабые места и уязвимости в конвейерах очистки.
В частности, AC Attack, используя обратную связь от системы обнаружения, постепенно модифицирует вредоносный запрос, делая его все более трудноуловимым. Stubborn Rewriting, в свою очередь, фокусируется на сохранении ключевой вредоносной инструкции, одновременно минимизируя её видимость для системы защиты. Подобно искусным мастерам, которые шлифуют камень, эти атаки неустанно ищут бреши в обороне.
Для повышения эффективности обработки входных данных и улучшения показателей обнаружения, в SIC используется техника Chunking. Разделение входного потока на более мелкие фрагменты позволяет более детально проанализировать каждый элемент и выявить потенциальные угрозы. Однако, даже такая детализация не гарантирует абсолютной защиты. Модульность без понимания контекста – иллюзия контроля.
Критически важным является проведение тщательного тестирования против этих адаптивных атак. Только в условиях постоянного стресс-тестирования можно убедиться в эффективности любого защитного механизма. В противном случае, мы рискуем создать иллюзию безопасности, которая может рухнуть в самый неподходящий момент. Именно поэтому исследователи уделили особое внимание моделированию реалистичных сценариев атак и анализу полученных результатов.
Важно отметить, что эффективность защиты не определяется количеством слоёв, а качеством их взаимодействия и способностью адаптироваться к меняющимся угрозам. Поэтому, помимо разработки новых методов защиты, необходимо постоянно совершенствовать существующие и проводить регулярные проверки на устойчивость к адаптивным атакам. Только такой подход позволит создать действительно надёжную и устойчивую систему.
Многоуровневая безопасность: Усиление надёжности
Исследования в области защиты от атак внедрения запросов (prompt injection) выявили необходимость многоуровневого подхода к обеспечению безопасности. Как показывает практика, масштабируется не серверная мощь, а ясные идеи. Поэтому, эффективная защита строится не на одном, а на нескольких взаимодополняющих механизмах. Единая точка отказа в системе безопасности недопустима.
Одним из подходов являются методы, основанные на обнаружении (Detection-Based Defenses). Они используют вспомогательные языковые модели (LLM) в качестве фильтров, которые анализируют входящие данные на предмет потенциально вредоносных инструкций. Подобные системы можно рассматривать как своего рода “иммунную систему”, которая отсеивает угрозы, прежде чем они достигнут основной модели. Такой подход, однако, требует постоянного совершенствования фильтров, чтобы они могли адаптироваться к новым, более изощренным атакам.
Другой подход – использование техник расширения запросов (Prompt Augmentation Defenses). Они полагаются на грамотную разработку шаблонов запросов, которые позволяют четко разделить инструкции пользователя и данные, поступающие из внешних источников. Это помогает модели различать, что является командой, а что – просто информацией. Подобные методы, хотя и просты в реализации, зачастую оказываются недостаточно надежными в условиях реальных угроз.
Более глубокий уровень защиты обеспечивают системные методы (System-Level Defenses). Они интегрируются непосредственно в архитектуру приложения LLM, предоставляя комплексную безопасность. Это может включать в себя контроль доступа, отслеживание потока данных и изоляцию процессов. Системные методы требуют значительных усилий по реализации, но они способны обеспечить наиболее надежную защиту от атак.
В конечном итоге, наиболее эффективным является комбинирование этих подходов. Создание многоуровневой системы безопасности, где каждый уровень выполняет свою функцию, позволяет значительно повысить устойчивость LLM к атакам. Представьте себе экосистему: каждое звено в ней взаимосвязано и влияет на целое. Уничтожение одного звена не приводит к краху всей системы, так как другие звенья берут на себя его функции. Точно так же, многоуровневая система безопасности обеспечивает надежную защиту LLM, даже если один из ее уровней будет скомпрометирован.
В заключение, необходимо подчеркнуть, что безопасность LLM – это не единовременная задача, а непрерывный процесс. Постоянный мониторинг угроз, совершенствование методов защиты и адаптация к новым вызовам – необходимые условия для обеспечения надежной и безопасной работы LLM.
Будущие направления: За пределами текущей защиты
Несмотря на достигнутые успехи, следует признать, что текущие подходы к защите от атак типа prompt injection не являются исчерпывающими. Дальнейшие исследования необходимы для разработки новых стратегий переписывания, таких как маскирование и перефразирование, с целью повышения эффективности санитаризации. Каждая новая зависимость, даже кажущаяся незначительной, – это скрытая цена свободы, и в данном контексте – потенциальная уязвимость. Необходимо тщательно оценивать компромиссы между степенью защиты и сохранением полезной информации.
Внедрение “канареечных” инструкций, т.е. специально внедренных в поток данных сигналов, позволяет обнаруживать компрометированные процессы переписывания. Если канареечная инструкция изменяется или удаляется, это указывает на возможное нарушение безопасности. Это, по сути, создает систему раннего предупреждения, позволяющую оперативно реагировать на возникающие угрозы.
Использование более продвинутых больших языковых моделей, таких как GPT-4, GPT-5 и Gemini 2.5 Pro, в конвейерах санитаризации может значительно повысить возможности обнаружения. Эти модели обладают более глубоким пониманием языка и контекста, что позволяет им более эффективно выявлять вредоносные инструкции. Однако, следует помнить, что даже самые совершенные модели не являются всесильными, и необходим многоуровневый подход к обеспечению безопасности.
Особое внимание следует уделить атакам косвенного внедрения инструкций, когда вредоносные инструкции находятся во внешних источниках данных. Обнаружение и нейтрализация таких атак представляет собой значительную проблему, поскольку они требуют анализа не только непосредственно получаемого запроса, но и всего контекста, в котором он формируется. Это требует разработки более сложных алгоритмов анализа и сопоставления, способных выявлять скрытые угрозы.
Структура определяет поведение системы, и поэтому необходимо разрабатывать архитектуры, устойчивые к различным видам атак. Это требует перехода от реактивных мер защиты к проактивному анализу рисков и проектированию систем, изначально устойчивых к внешним угрозам. Необходимо уделять внимание не только техническим аспектам безопасности, но и организационным мерам, обеспечивающим эффективное управление рисками и оперативное реагирование на возникающие инциденты.
Дальнейшие исследования должны быть направлены на разработку адаптивных систем защиты, способных автоматически выявлять и нейтрализовать новые виды атак. Это требует использования методов машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа поведения системы и выявления аномалий. Важно помнить, что безопасность – это непрерывный процесс, требующий постоянного мониторинга, анализа и совершенствования.
Исследование, представленное авторами, подчеркивает важность целостного подхода к обеспечению безопасности сложных систем, особенно в контексте взаимодействия с большими языковыми моделями. Они демонстрируют, что недостаточно просто «чинить» отдельные уязвимости, такие как prompt injection; необходимо понимать, как каждая часть системы влияет на целое. В этом смысле, уместно вспомнить слова Бертрана Рассела: “Всякое знание есть, в сущности, компромисс.” (“Всякое знание есть, в сущности, компромисс.”). Авторы, применяя метод Soft Instruction Control (SIC), находят баланс между гибкостью и безопасностью, осознавая, что любое упрощение системы несет в себе определенные риски, а чрезмерная изощренность может привести к непредсказуемым последствиям. Их работа демонстрирует, что эффективная защита требует понимания компромиссов и поиска оптимального решения, учитывающего все аспекты системы.
Что дальше?
Исследование, представленное авторами, безусловно, предлагает элегантное решение для смягчения атак, основанных на внедрении запросов. Однако, как часто бывает, умиротворение одной проблемы выявляет новые грани сложной системы. Авторы успешно фокусируются на «симптомах», маскируя опасные инструкции, но не затрагивают фундаментальный вопрос: что мы на самом деле оптимизируем? Стремимся ли мы к созданию абсолютно безопасных агентов, или же к системам, способным к разумному риску и адаптации? Простота предложенного подхода – его сила, но и потенциальное ограничение.
Будущие исследования, вероятно, должны сместиться от простой «санитарной обработки» ввода к более глубокому пониманию семантики намерения. Необходимо разработать методы, позволяющие агенту отличать конструктивную критику от злонамеренных манипуляций, а также оценивать степень доверия к различным источникам информации. Важно помнить, что хорошая система – это живой организм, и попытки «зафиксировать» ее в одном состоянии обречены на провал.
В конечном счете, успех в этой области будет зависеть от способности исследователей мыслить системно, рассматривая LLM-агентов не как изолированные единицы, а как часть более сложной экосистемы, где структура поведения определяется не только инструкциями, но и контекстом, мотивацией и способностью к самообучению. Простота – это не минимализм, а четкое различие между необходимым и случайным.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.21057.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Колебания сложности: квантовые пределы ядерных сил.
- Пока кванты шумят: где реальные проблемы на пути к превосходству.
- Data Agents: очередная революция или просто красиво упакованный скрипт?
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Квантовый рециклинг: Будущее отказоустойчивых квантовых вычислений
- Время и генеративный интеллект: проникающее тестирование сквозь призму будущего.
- Квантовый прыжок: сможем ли мы наконец разгадать тайну сворачивания белков?
- Квантовые загадки: взгляды на ICQE 2025 и далее
- Авторегрессионная генерация как ключ к сегментации изображений: новый взгляд на мультимодальные модели.
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
2025-10-28 01:19