Prompt Injection: Уязвимости корпоративных систем искусственного интеллекта

В последние годы широкое использование больших языковых моделей (LLM) в бизнесе возросло; однако это создало новые возможности для киберпреступников. Prompt injection — это тип атаки, осуществляемой недобросовестными лицами, нацеливаясь на точки, где LLM не могут различить данные и инструкции. В рейтинге OWASP LLM Top 10 2025 prompt injection был определен как наиболее критическая уязвимость с кодом LLM01. Это связано с тем, что LLM еще не могут надежно отделять инструкции от данных, что подчеркивает серьезность этой уязвимости.

Что произошло?

Prompt injection был определен многими независимыми источниками как один из самых эффективных и распространенных векторов атак в 2025 и 2026 годах. Глобальный отчет о угрозах CrowdStrike за 2026 год задокументировал, что такие атаки произошли в более чем 90 организациях в 2025 году и использовались для кражи учетных данных и криптовалюты. Примеры из реальной жизни показывают, как такие уязвимости были использованы в системах, таких как Slack AI.

Почему это важно?

Prompt injection непосредственно угрожает безопасности LLM систем, используемых бизнесом. Такие атаки могут привести к несанкционированным действиям, утечке конфиденциальных данных и нарушению внутренних бизнес-процессов в критических областях, таких как службы поддержки и автоматизация. Особенно доверие к автоматическим системам LLM открывает двери для киберпреступников. Например, утечка вредоносной информации через линии RAG (retrieval-augmented generation) увеличивает уязвимости таких систем. Акторы, осуществляющие высокоуровневые кибератаки, становятся более изощренными с помощью таких новых техник атак, и это заставляет бизнес пересматривать свои стратегии безопасности.

Меры, которые могут быть приняты против таких атак, включают ограничение разрешений модели, сегментацию ненадежного контента и мониторинг внутренних процессов. Бизнес должен рассматривать LLM не только как мощные инструменты, но и как потенциальные угрозы, усиливая свои стратегии безопасности.

Что дальше?

В будущем безопасность систем на основе LLM станет еще более важной. Бизнесу необходимо будет постоянно следить за актуальными мерами безопасности, чтобы защитить пользовательские данные и повысить надежность автоматических систем. Кроме того, учитывая эволюцию киберугроз, организациям следует пересмотреть свои ожидания от LLM и развивать свои стратегии для устранения уязвимостей.

В заключение, prompt injection выделяется как уязвимость, эксплуатирующая основную логику работы систем искусственного интеллекта. Крайне важно, чтобы бизнес отказался от привычки рассматривать LLM как надежных принимающих решения и начал оценивать эти системы как потенциальные угрозы.