Los ataques de inyección de prompts representan un riesgo de seguridad significativo a medida que los LLM se implementan en más aplicaciones. Este artículo describe un pipeline de ingeniería para detectar y mitigar dichos ataques, incluyendo la sanitización de entradas, detección de anomalías y estrategias de defensa en capas. El enfoque va más allá de la discusión teórica para proporcionar patrones accionables para desarrolladores que construyen productos basados en LLM. Las técnicas clave incluyen monitoreo de patrones sospechosos, limitación de velocidad y filtrado consciente del contexto. A medida que el panorama de amenazas evoluciona, tener un mecanismo robusto de detección y respuesta es esencial para mantener la confianza y seguridad en los sistemas de IA.
Una guía práctica para construir pipelines de detección y defensa contra ataques de inyección de prompts en aplicaciones LLM.