Conteúdo
Nos últimos anos, os avanços nos modelos de linguagem ampla (Large Language Models – LLMs) revolucionaram a interação com a inteligência artificial (IA). No entanto, esses avanços também trouxeram novas preocupações em segurança cibernética, especialmente em relação aos ataques de injeção de prompt. Esse tipo de ataque, que começa com a manipulação dos prompts, pode resultar em perda de dados e comprometimento de sistemas. Nesse artigo vamos entender o funcionamento dos prompts e o que é um ataque injeção de prompt.
O Que São Prompts?
Você já deve ter ouvido falar sobre prompts para IAs, como o Chat GPT. Um prompt é um texto com comandos para uma plataforma de IA. Esse texto gera uma resposta específica, atuando como uma ordem dada à ferramenta. A resposta pode ser a solicitação de uma resposta a uma pergunta, a realização de tarefas, a geração de conteúdo e muito mais, dependendo do prompt utilizado.
Hoje, o termo “prompt” se popularizou muito no contexto das IAs, isso por que ao interagir com o ChatGPT, por exemplo, os textos e pedidos feitos são prompts que direcionam as respostas fornecidas pela IA.
O Que é um Prompt Injection Attack?
Um ataque de injeção de prompt explora vulnerabilidades em aplicativos que utilizam modelos de linguagem ampla (Large Language Models – LLMs). Esses modelos, como o GPT-4, Gemini entre outros são treinados para processar e gerar texto com base em entradas fornecidas pelos usuários, seguindo instruções específicas dos desenvolvedores.
Devido à natureza flexível dos LLMs e à dependência de prompts para guiar seu comportamento, esses modelos podem ser manipulados por entradas maliciosas que se passam por instruções legítimas.
Como Funcionam os Prompt Injection Attacks?
Os ataques de injeção de prompt podem acontecer de algumas maneiras diferentes mas todas visam manipular ou explorar o comportamento do sistema de maneira maliciosa. Isso pode envolver:
-
Manipulação de Dados de Treinamento: Atacantes podem inserir dados manipulados no conjunto de treinamento do modelo, levando-o a gerar respostas incorretas ou prejudiciais.
-
Instruções Maliciosas: Atacantes podem criar prompts que induzem o modelo a realizar ações não intencionadas, como vazar informações sensíveis, alterar dados críticos ou gerar código executável prejudicial.
-
Desvio de Comportamento: Ao usar entradas específicas, os atacantes podem fazer com que o modelo desvie de seu comportamento normal, causando falha nos serviços ou nos processos automatizados que dependem dessas respostas.
Tipos de Prompt Injection Attack
Os ataques de injeção de prompt podem ser classificados em várias categorias, cada uma explorando vulnerabilidades específicas das LLMs e os principais são:
-
Ataques de Injeção Imediata: Neste método, os prompts são elaborados para fazer com que o modelo ignore as instruções originais ou execute ações não intencionais. Por exemplo, um atacante pode instruir um LLM a gerar respostas incorretas ou até mesmo a criar códigos maliciosos.
-
Ataques de Injeção Rápida: Envolve a inserção de prompts maliciosos que alteram imediatamente as instruções dadas ao modelo, permitindo a obtenção de dados confidenciais ou a execução de ações não autorizadas.
-
Ataques Indiretos: Esses ataques injetam prompts que, embora não causem um comportamento malicioso imediato, comprometem a integridade ou a segurança do sistema ao longo do tempo. Isso pode incluir a inserção de dados que degradam gradualmente o desempenho ou a confiabilidade do modelo.
-
Ataques de Manipulação de Dados de Treinamento: Este tipo de ataque envolve a modificação dos dados de treinamento do modelo de IA para induzir comportamentos específicos durante a fase de uso. Ao inserir dados manipulados, os atacantes podem influenciar o modelo a responder de maneiras predefinidas.
Principais Riscos dos Prompt Injection Attack
Eles também representam uma ameaça que deve ser considerada, transformando sistemas baseados em LLMs em potenciais armas para cibercriminosos e abaixo vamos listar os principais riscos associados a esses ataques:
-
Vazamentos de Prompt: Hackers podem enganar os LLMs para divulgar os prompts do sistema, que podem ser utilizados como modelos para criar novas entradas maliciosas.
-
Execução Remota de Código: Ao conectar-se a plugins que executam código, os hackers podem induzir os LLMs a executar programas maliciosos, comprometendo seriamente a segurança do sistema.
-
Roubo de Dados: Manipulando chatbots de atendimento ao cliente, hackers podem extrair informações privadas, como detalhes de contas de usuários, usando prompts maliciosos.
-
Campanhas de Desinformação: Prompts maliciosos podem distorcer os resultados de pesquisa para beneficiar interesses próprios, manipulando chatbots integrados a mecanismos de pesquisa.
Medidas de Proteção Contra Prompt Injection Attacks
Para mitigar os riscos dos ataques de injeção de prompt, é preciso adotar medidas de segurança, como por exemplo implementar:
-
Validação Rigorosa de Entradas: Implementar validações rigorosas para todas as entradas de usuário, filtrando qualquer tentativa de injeção de prompts maliciosos.
-
Monitoramento Contínuo: Utilizar ferramentas de monitoramento para detectar e responder rapidamente a comportamentos anômalos nos modelos.
-
Treinamento Seguro: Garantir que os dados de treinamento sejam de fontes confiáveis e realizar auditorias regulares para identificar possíveis manipulações.
-
Camadas Adicionais de Segurança: Adotar firewalls, sistemas de detecção de intrusões (IDS) e outras tecnologias para proteger a infraestrutura que suporta os LLMs.
Como o pentest da PrivacyMap pode ajudar?
O Pentest as a Service da PrivacyMap é uma ferramenta aliada para reforçar a estratégia de segurança da sua empresa contra ataques de injeção de prompt.
Esse serviço inclui uma avaliação contínua de vulnerabilidades, identificando pontos fracos no seu sistema antes que ele possa ser explorados por criminosos. Além disso, fornecemos um relatório detalhado com recomendações práticas para corrigir as vulnerabilidades detectadas. Também realizamos testes que simulam ataques reais para garantir que seus sistemas estejam preparados para enfrentar as ameaças.
Por exemplo, para e-commerce, um pentest pode proteger os dados dos clientes e garantir a integridade das transações online. Se sua empresa é uma fintech, ajudamos a proteger as informações financeiras sensíveis e a manter a confiança dos clientes. As empresas do setor de saúde podem garantir a segurança dos registros médicos eletrônicos e a conformidade com regulamentações e startups e empresas de tecnologia, podem manter a segurança dos dados e proteger sua propriedade intelectual enquanto escalam.
Fortaleça a segurança cibernética da sua empresa! Entre em contato com nossos especialistas e descubra como podemos ajudar a proteger seus sistemas contra ataques de injeção de prompt e outras ameaças cibernéticas. Clique aqui para falar com nossos especialistas e garantir a segurança dos seus sistemas de modelos de linguagem ampla.
Siga nossa página no LinkedIn para ter mais dicas de segurança cibernética e conhecer melhor nossos serviços.
Tenha a PrivacyMap como parceira e esteja um passo à frente dos cibercriminosos.
