Les attaques par injection de prompts constituent un risque de sécurité important à mesure que les LLM sont déployés dans davantage d'applications. Cet article décrit un pipeline d'ingénierie pour détecter et atténuer ces attaques, y compris l'assainissement des entrées, la détection d'anomalies et les stratégies de défense en couches. L'approche va au-delà de la discussion théorique pour fournir des modèles actionnables aux développeurs créant des produits basés sur LLM. Les techniques clés incluent la surveillance des modèles suspects, la limitation de débit et le filtrage contextuel. À mesure que le paysage des menaces évolue, disposer d'un mécanisme robuste de détection et de réponse est essentiel pour maintenir la confiance et la sécurité dans les systèmes d'IA.
Un guide pratique pour construire des pipelines de détection et de défense contre les attaques par injection de prompts dans les applications LLM.