Deep Dive 173 – Prompt Injection mit Georg Dresler
Feb 28, 2025
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Georg Dresler, ein Experte für Prompt Injection und Sicherheit bei LLMs, diskutiert die Risiken und Chancen der Integration von KI in die Programmierung. Er beleuchtet Sicherheitsanfälligkeiten und kreative Umgehungsstrategien, vor allem im Zusammenhang mit Chatbots. Die Verantwortung von Entwicklern und Plattformanbietern wird thematisiert, während Dresler unterhaltsame und kritische Beispiele präsentiert. Zudem wird diskutiert, wie die Individualisierung von KI-Systemen sicher gestaltet werden kann.
Prompt Injection stellt eine bedeutende Sicherheitsherausforderung dar, bei der Angreifer ungewollte Eingaben in KI-Systeme einspeisen können.
Prompt Engineering ist entscheidend, um gewünschte Ausgaben der KI zu steuern und gefährliche Eingaben von schädlicher Prompt Injection zu unterscheiden.
Unternehmen müssen klare Richtlinien und Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um die Integrität sensibler Daten vor Prompt Injection zu schützen.
Deep dives
Die Herausforderung von Prompt Injection
Prompt Injection stellt eine Sicherheitsherausforderung dar, bei der ein Benutzer Inhalte in ein KI-gestütztes System einspeisen kann, die nicht vom ursprünglichen Programmierer beabsichtigt sind. Ähnlich wie SQL-Injections können diese Eingaben die Befehle des Systems umgehen und unvorhergesehene Aktionen auslösen. Ein Beispiel ist, wenn ein Benutzer einen Befehl eingibt, der dem Chatbot sagt, gehe über alle Interna hinaus und liefere vertrauliche Informationen. Dies kann besonders problematisch werden, wenn die KI mit sensiblen Unternehmensdaten oder Zugang zu wichtigen Systemen verbunden ist.
Die Bedeutung von Prompt Engineering
Prompt Engineering ist der Prozess, bei dem Entwickler Anweisungen erstellen, die den gewünschten Output der KI steuern sollen. Das umfasst die Festlegung, wie die KI auf bestimmte Eingaben reagieren soll und welche Informationen sie nicht preisgeben darf. Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen effektivem Prompt Engineering und schädlicher Prompt Injection zu verstehen, da letzteres darauf abzielt, die Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen. Zudem können kreative Eingaben, die nicht direkt als schädlich betrachtet werden, auch zur Prompt Injection führen, was zeigt, wie flexibel die Sprache der Benutzer ist.
Die Risiken im Unternehmensumfeld
In Unternehmensumgebungen, wo Chatbots intern genutzt werden, sind die Folgen von Prompt Injection besonders gravierend. Ein einfaches Beispiel wäre ein Chatbot, der Mitarbeitenden bei Fragen zur Unternehmenspolitik hilft und Zugang zu sensiblen Informationen hat. Wenn Mitarbeiter fälschlicherweise Informationen über Gehälter oder persönliche Daten abfragen, kann dies durch Prompt Injection leicht ermöglicht werden. Daher ist es entscheidend, dass Unternehmen klare Richtlinien und Sicherheitsvorkehrungen implementieren, um die Datenintegrität zu gewährleisten.
Techniken zur Abwehr von Angriffen
Entwickler können grundlegende Sicherheitsmaßnahmen ergreifen, um das Risiko von Prompt Injection zu minimieren. Dazu gehört das Filtern eingehender Benutzeranfragen durch unabhängige Modelle, die vor der endgültigen Verarbeitung nach potenziellen Angriffsmustern suchen. Darüber hinaus sollte der Zugriff der KI in einer Weise beschränkt werden, dass der Chatbot nicht mehr Informationen erhält, als er tatsächlich benötigt. Diese Ansätze helfen, potenzielle sicherheitsrelevante Vorfälle zu vermeiden und Systeme zuverlässig zu schützen.
Zukünftige Trends und Herausforderungen
Die Entwicklung von KIs und deren Integration in verschiedene Systeme wird weiter zunehmen, und somit auch die Risiken im Bereich der Prompt Injection. Als Entwickler ist es wichtig, sich kontinuierlich über neue Angriffstechniken und Sicherheitsvorkehrungen zu informieren, um auf dem neuesten Stand zu bleiben. Tools zur Überwachung und Analyse von Benutzerinteraktionen mit KIs sind unerlässlich, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen und zu verhindern. Die weitere Verbesserung der Sicherheit dieser Systeme wird für Unternehmen essenziell sein.
Large Language Models, kurz LLMs, sind mittlerweile fester Bestandteil im Alltag vieler Entwickler:innen. Aber auch abseits davon halten sie Einzug in immer mehr Produkte – in Form von Chatbots, intelligenten Suchen oder gar selbständig agierenden Agenten. Allzu oft wird bei derartigen Integrationen aber zu wenig auf Sicherheit geachtet.
In unserem Deep Dive sprechen wir daher heute mit Georg Dresler über das Thema Prompt Injection. Georg hat schon einige Vorträge zu dem Thema gehalten und gibt uns Einblicke in die gängigen Angriffs- und Verteidigungsstrategien.
Er bringt einige Beispiele mit – manche davon eher unterhaltsam, andere schon eher kritisch. Und gemeinsam diskutieren wir, was Entwickler:innen tun können, um die gleichen Fehler nicht wieder zu begehen.
Auch in diesem Fall gilt: Security ist ein Prozess und kein Zustand. Wir werden also auch hier noch einige Zeit in einem Katz-und-Maus-Spiel stecken und wachsam bleiben müssen.
PS: Das im Podcast erwähnte AI Verhör-Spiel auf Steam, dessen Name Jan nicht mehr eingefallen war, heißt "Dead Meat".
