Cybersecurity – AI – Prompt Injection in LLM

Cos’è un LLM e cosa sono i Prompt

• LLM (Large Language Model): modelli di IA generativa addestrati su enormi dataset testuali (es. GPT, Claude, LLama).
• System Prompt: istruzioni invisibili all’utente che definiscono il comportamento del modello.
• User Prompt: input fornito dall’utente per ottenere una risposta.

Tecniche di Attacco: Prompt Injection

Gli attacchi mirano a modificare il comportamento del modello sfruttando la sua incapacità di distinguere tra input legittimi e malevoli.

Tipologie principali:

1. Prompt Injection Diretta
   • L’attaccante invia direttamente un prompt malevolo (es. “Ignora le istruzioni precedenti…”).
2. Prompt Injection Indiretta
   • Il payload è nascosto in contenuti esterni (es. forum, siti web) che il LLM elabora.
3. Prompt Injection Memorizzata
   • Il prompt malevolo è inserito nei dati di addestramento o nella memoria del modello.

Tecniche correlate:

• Prompt Leaking: esfiltrazione del System Prompt.
• Jailbreak: forzare il modello a ignorare le sue policy di sicurezza.

Rischi Principali

• Esfiltrazione di dati riservati
• Violazione delle policy di sicurezza
• Manipolazione del comportamento del modello
• Induzione a fornire risposte dannose o fuorvianti

Best Practices per gli Utenti Comuni

Per ridurre i rischi anche in caso di compromissione:

1. Sanificare input e output
   • Trattare l’output del modello come potenzialmente non sicuro.
   • Applicare filtri e validazioni.
2. Limitare l’esposizione a fonti esterne
   • Controllare e pulire i dati provenienti da web, email, database prima dell’uso.
3. Implementare controlli tra utente e modello
   • Sistemi di moderazione automatica o manuale per bloccare prompt sospetti.
4. Penetration Testing regolare
   • Testare il sistema per individuare vulnerabilità e migliorare le difese.

In altre parole…Comportamenti Preventivi per gli Utenti

Anche se un LLM viene compromesso, gli utenti possono ridurre i danni seguendo queste pratiche:

1. Non fidarsi ciecamente dell’output

• Trattare ogni risposta come non verificata.
• Evitare di eseguire automaticamente comandi o script suggeriti dal modello.

2. Limitare l’esposizione a contenuti esterni

• Non incollare direttamente contenuti da fonti non verificate (es. forum, email, social).
• Filtrare e validare i dati prima di usarli come input.

3. Separare i ruoli

• Non usare lo stesso LLM per compiti critici e generici.
• Isolare i modelli che gestiscono dati sensibili.

4. Monitorare e loggare le interazioni

• Conservare i log dei prompt e delle risposte.
• Analizzare anomalie o comportamenti inattesi.

5. Aggiornare e testare regolarmente

• Eseguire Penetration Test simulando attacchi di prompt injection.
• Aggiornare le policy di sicurezza e i filtri.

Conclusione

Gli LLM sono strumenti potenti ma vulnerabili. La consapevolezza dei rischi e l’adozione di misure preventive sono fondamentali per un uso sicuro e responsabile, soprattutto in ambienti aziendali o pubblici.