Промпт-инъекции по-прежнему являются угрозой номер один. Но на борьбу, на реализацию решений и методологии – выделяются большие команды и деньги, очевидно.
Недавно Google релизнул свою методологию по защите от промпт-инъекций, так сказать методологию в несколько слоёв.
Они предлагают использовать несколько уровней защиты:
Сперва интегрировать классификатор промпт-инъекций, что-то похожее мы видели у Anthropic как Constitutional Classifiers, а также отдельные файрволлы.
Далее уровень инструкций. Риск обхода инструкций, которые будут защищать модель – велик. Но что поделать – Google говорит, что если все 5 камней активируются, то только тогда будет сила.
Третий уровень – санитизация вредоносных URL и markdown, а также применения подхода Safe Browsing для защиты входных данных.
Скажу сейчас - этот подход они применяют в Gemini.
Четвёртый и пятый уровень – это взаимодействие с пользователем, использование Human-in-the-loop как способа верификации контента, а также оповещение пользователей о том, что сгенерированный контент является вредоносным. Тоесть получается такая проактивная стратегия защиты – в которой пользователь конечно же является значимым звеном.
Параллельно с этим вышла интересная классификация от Hidden Layer, в которой они предложили различные техники атак с использованием промптов. Таксономия включает в себя 62 различные тактики. Проблема в том, что в некоторых случаях это и угрозы связанные с саммаризацией(да-да) (просто попросить саммари вредоносного контекста) или же Cognitive overload (который больше на reasoning применим кмк). Удобное визуальное разделение, а также наличие хоть и не совсем работающих – но adversarial инструкций. Заслуживает вашего внимания.
Недавно Google релизнул свою методологию по защите от промпт-инъекций, так сказать методологию в несколько слоёв.
Они предлагают использовать несколько уровней защиты:
Сперва интегрировать классификатор промпт-инъекций, что-то похожее мы видели у Anthropic как Constitutional Classifiers, а также отдельные файрволлы.
Далее уровень инструкций. Риск обхода инструкций, которые будут защищать модель – велик. Но что поделать – Google говорит, что если все 5 камней активируются, то только тогда будет сила.
Третий уровень – санитизация вредоносных URL и markdown, а также применения подхода Safe Browsing для защиты входных данных.
Скажу сейчас - этот подход они применяют в Gemini.
Четвёртый и пятый уровень – это взаимодействие с пользователем, использование Human-in-the-loop как способа верификации контента, а также оповещение пользователей о том, что сгенерированный контент является вредоносным. Тоесть получается такая проактивная стратегия защиты – в которой пользователь конечно же является значимым звеном.
Параллельно с этим вышла интересная классификация от Hidden Layer, в которой они предложили различные техники атак с использованием промптов. Таксономия включает в себя 62 различные тактики. Проблема в том, что в некоторых случаях это и угрозы связанные с саммаризацией(да-да) (просто попросить саммари вредоносного контекста) или же Cognitive overload (который больше на reasoning применим кмк). Удобное визуальное разделение, а также наличие хоть и не совсем работающих – но adversarial инструкций. Заслуживает вашего внимания.
group-telegram.com/pwnai/931
Create:
Last Update:
Last Update:
Промпт-инъекции по-прежнему являются угрозой номер один. Но на борьбу, на реализацию решений и методологии – выделяются большие команды и деньги, очевидно.
Недавно Google релизнул свою методологию по защите от промпт-инъекций, так сказать методологию в несколько слоёв.
Они предлагают использовать несколько уровней защиты:
Сперва интегрировать классификатор промпт-инъекций, что-то похожее мы видели у Anthropic как Constitutional Classifiers, а также отдельные файрволлы.
Далее уровень инструкций. Риск обхода инструкций, которые будут защищать модель – велик. Но что поделать – Google говорит, что если все 5 камней активируются, то только тогда будет сила.
Третий уровень – санитизация вредоносных URL и markdown, а также применения подхода Safe Browsing для защиты входных данных.
Скажу сейчас - этот подход они применяют в Gemini.
Четвёртый и пятый уровень – это взаимодействие с пользователем, использование Human-in-the-loop как способа верификации контента, а также оповещение пользователей о том, что сгенерированный контент является вредоносным. Тоесть получается такая проактивная стратегия защиты – в которой пользователь конечно же является значимым звеном.
Параллельно с этим вышла интересная классификация от Hidden Layer, в которой они предложили различные техники атак с использованием промптов. Таксономия включает в себя 62 различные тактики. Проблема в том, что в некоторых случаях это и угрозы связанные с саммаризацией(да-да) (просто попросить саммари вредоносного контекста) или же Cognitive overload (который больше на reasoning применим кмк). Удобное визуальное разделение, а также наличие хоть и не совсем работающих – но adversarial инструкций. Заслуживает вашего внимания.
Недавно Google релизнул свою методологию по защите от промпт-инъекций, так сказать методологию в несколько слоёв.
Они предлагают использовать несколько уровней защиты:
Сперва интегрировать классификатор промпт-инъекций, что-то похожее мы видели у Anthropic как Constitutional Classifiers, а также отдельные файрволлы.
Далее уровень инструкций. Риск обхода инструкций, которые будут защищать модель – велик. Но что поделать – Google говорит, что если все 5 камней активируются, то только тогда будет сила.
Третий уровень – санитизация вредоносных URL и markdown, а также применения подхода Safe Browsing для защиты входных данных.
Скажу сейчас - этот подход они применяют в Gemini.
Четвёртый и пятый уровень – это взаимодействие с пользователем, использование Human-in-the-loop как способа верификации контента, а также оповещение пользователей о том, что сгенерированный контент является вредоносным. Тоесть получается такая проактивная стратегия защиты – в которой пользователь конечно же является значимым звеном.
Параллельно с этим вышла интересная классификация от Hidden Layer, в которой они предложили различные техники атак с использованием промптов. Таксономия включает в себя 62 различные тактики. Проблема в том, что в некоторых случаях это и угрозы связанные с саммаризацией(да-да) (просто попросить саммари вредоносного контекста) или же Cognitive overload (который больше на reasoning применим кмк). Удобное визуальное разделение, а также наличие хоть и не совсем работающих – но adversarial инструкций. Заслуживает вашего внимания.
BY PWN AI
Share with your friend now:
group-telegram.com/pwnai/931