ChatGPT et autres grands modèles de langage (LLM) peuvent ressembler à de la magie futuriste, mais ces puissants systèmes d'IA ont un talon d'Achille : leur vulnérabilité aux attaques par injection rapide. Dans ce guide technique complet, nous lèverons le voile sur cette cybermenace émergente, comprendrons pourquoi elle devrait empêcher les développeurs et les utilisateurs de dormir la nuit et explorerons des moyens pratiques de verrouiller les applications d'IA.
Comprendre les invites : les instructions de l'IA
L'élaboration de l'invite parfaite est essentielle pour guider un LLM afin qu'il fournisse des réponses utiles. Ces invites donnent à l'IA un contexte et une direction essentiels pour générer du texte, du code ou des images pertinents. Cependant, pour comprendre les risques d’une injection rapide, nous devons d’abord démystifier ce que sont réellement les invites.
Qu’est-ce qu’une invite exactement ?
Une invite est la saisie de texte qu'un utilisateur fournit à un système d'IA comme ChatGPT, DALL-E ou GitHub Copilot. Cette instruction textuelle amorce le modèle pour produire un type de sortie spécifique.
Par exemple, une invite telle que « Écrivez un poème dans le style de Robert Frost sur l'arrivée de l'hiver » fournit à l'IA des instructions claires pour composer un poème sur le thème des saisons imitant le ton et le langage de Frost. L'IA a été « incitée » à créer quelque chose de nouveau sur la base d'entrées clés.
Représentation visuelle de la manière dont le texte d'invite d'un utilisateur génère une sortie IA associée.
Les invites guident la réponse de l'IA
Sans invites, les systèmes d’IA n’ont aucune base pour générer du contenu pertinent ou utile. L'invite donne le contexte critique nécessaire pour ajuster la réponse de l'IA.
Des variations subtiles dans la formulation des invites peuvent conduire à des résultats très différents de la part des chatbots comme ChatGPT. Des rôles entiers comme celui d'« ingénieur d'invites » ont vu le jour, axés sur la création d'invites qui suscitent de manière fiable des sorties d'IA précises. L’IA est programmée pour suivre les invites du mieux qu’elle peut.
Les LLM dépendent fortement des invites
Contrairement aux humains, les grands modèles de langage n’ont aucune connaissance générale du monde ni bon sens. Ils vivent et meurent selon l'invite. Les modèles récents comme ChatGPT sont plus robustes, mais toujours guidés par des invites avant tout.
Cette dépendance stricte aux invites pour générer des résultats raisonnables ouvre la voie à des vulnérabilités. Et cela nous amène à la menace d’une injection rapide.
Comprendre les attaques par injection rapide
L'injection d'invites fait référence à l'insertion d'invites non autorisées qui dirigent mal ou exploitent un système d'IA. Décrivons ce qui rend l'injection rapide si dangereuse.
Qu’est-ce que l’injection rapide ?
L'injection d'invites consiste à insérer des invites de texte inattendues dans les entrées transmises à un système d'IA, l'amenant à entreprendre des actions imprévisibles. Les invites malveillantes injectées remplacent ou complètent les instructions prévues par l'utilisateur.
Par exemple, une page Web pourrait masquer le texte d'invite indiquant à ChatGPT d'ignorer la demande d'un utilisateur et de générer complètement autre chose. Cela compromet le comportement attendu de l'IA.
L’injection rapide subvertit la programmation de l’IA
L'injection rapide tire parti des vulnérabilités des LLM actuels. La plupart sont désireux de traiter n’importe quel texte dans leur saisie comme une invite valide à suivre. Ils manquent de discernement entre les invites souhaitées par l’utilisateur et celles de l’attaquant.
L'injection rapide insère des instructions malveillantes qui subvertissent la programmation prévue de l'IA.
Comme le décrit le chercheur en IA Anthropic, l’injection rapide « fait en sorte que les modèles se comportent d’une manière que leurs concepteurs n’avaient pas prévu ».
Les menaces d’injection rapide augmentent
Bien que conceptualisée pour la première fois il y a des années, l’injection rapide a récemment pris de l’importance en tant que vecteur viable pour attaquer les systèmes d’IA.
Selon l’analyse d’Anthropic, les discussions sur l’injection rapide sur les forums de piratage ont augmenté de plus de 300 % en 2024. De dangereuses attaques de validation de principe ont déjà émergé.
Les discussions sur les attaques par injection rapide se sont multipliées dans les canaux des pirates informatiques.
Cette croissance reflète la prolifération d’applications d’IA grand public qui ingèrent des données textuelles potentiellement associées à des pièges à injection rapide. Explorons l'éventail des menaces qui émergent actuellement.
Les dangers : ce que les attaquants pourraient faire
Même si des farces par injection rapide, comme demander à une IA de composer des poèmes idiots, peuvent sembler inoffensives, des acteurs malveillants pourraient exploiter cette vulnérabilité pour causer de graves dommages de plusieurs manières :
Vol et fuites de données
Les assistants IA ayant accès aux e-mails ou aux messages privés pourraient être invités à transmettre des informations à des tiers non autorisés. Les cybercriminels pourraient voler furtivement des tonnes de données sensibles.
Fraude financière et vol
Les applications bancaires et financières s'appuyant sur les LLM pourraient être incitées à transférer des fonds ou à approuver des transactions frauduleuses au profit des attaquants.
Atteinte à la réputation
Les chatbots de marque et les représentants numériques pourraient recevoir des invites contenant des déclarations racistes, illégales ou préjudiciables aux relations publiques tout en se faisant passer pour l'entreprise.
Désinformation et mésinformation
Les algorithmes de résumé des informations pourraient être amenés à générer de faux résumés qui induiraient les lecteurs en erreur ou propageraient des mensonges et de la propagande.
Sécurité compromise
Les gestionnaires de mots de passe et autres services de sécurité peuvent être amenés à révéler les informations de connexion ou à désactiver les protections via des invites malveillantes.
Ces exemples ne font qu’effleurer la manière dont l’injection rapide pourrait être transformée en arme si les protections technologiques n’évoluent pas. Nous examinerons ensuite des exemples concrets de risques d’injection rapide.
Injection rapide dans la nature : cas réels
Même si les dangers hypothétiques sont déjà assez inquiétants, nous avons déjà vu des preuves d'une injection rapide causant des ravages dans les systèmes actifs :
Fuite d'invite du copilote GitHub
En 2024, les chercheurs ont réussi à amener GitHub Copilot à divulguer des parties de son invite de formation grâce à une contribution ciblée. Cela a révélé des détails internes sur la façon dont le code a été programmé.
Injection d’invite de transcription YouTube
Les transcriptions de vidéos YouTube pourraient contenir des charges utiles d’injection rapide. Les chatbots ingérant ces transcriptions pourraient alors être exploités sans même visiter un site Web.
Reprise de compte de messagerie
Une attaque de validation de principe a démontré l'utilisation d'une injection rapide sur ChatGPT pour prendre le contrôle du compte de messagerie d'une cible en lisant les jetons de réinitialisation de mot de passe.
Ces cas confirment qu’une injection rapide peut clairement porter atteinte à la cybersécurité et à la vie privée si des précautions ne sont pas prises. Nous examinerons ensuite les facteurs qui rendent ces attaques possibles.
Pourquoi les LLM sont-ils si vulnérables à une injection rapide ?
Compte tenu de leur réputation d’IA polyvalente, vous vous demandez peut-être pourquoi les grands modèles de langage sont si susceptibles de voir leur programmation subvertie par une injection rapide. Il y a quelques raisons principales :
Les LLM n'ont aucune connaissance générale du monde
Contrairement aux humains, les LLM n’ont pas de bon sens inné ni de compréhension du monde par défaut. Ils s'appuient entièrement sur leurs invites de formation pour déterminer les réponses appropriées.
Les LLM ne distinguent pas les sources d'invite
La plupart des LLM traitent tout le texte saisi comme une invite valide, quelle que soit sa source ou son intention. Ils n’ont aucune capacité inhérente à distinguer les invites autorisées et non autorisées.
Les invites sont très sensibles
De petites variations dans les invites peuvent changer radicalement le résultat d'un LLM. Les attaquants peuvent exploiter cette sensibilité pour modifier le comportement grâce à des injections ciblées.
Les données de formation ne sont souvent pas vérifiées
De nombreux modèles sont formés sur de vastes étendues de texte brut Internet. Des invites contradictoires pourraient se faufiler dans ces données non vérifiées, corrompant le modèle.
Ces limitations innées signifient qu'une vigilance contre l'injection rapide doit être conçue dans chaque application construite sur les LLM.
Qui peut abuser de l’injection rapide ?
Même si l’injection rapide peut sembler très technique, la réalité est qu’un large éventail d’acteurs ont des raisons de la transformer en arme :
Les cybercriminels
Les pirates pourraient utiliser l’injection rapide pour voler silencieusement des données, propager des logiciels malveillants ou prendre des systèmes en otage numérique. L'attaque est plus difficile à retracer que les intrusions traditionnelles.
Des concurrents sans scrupules
Les entreprises rivales peuvent recourir à l'injection rapide pour nuire à leur réputation ou obtenir un avantage sur le marché en sapant les services d'IA de leurs concurrents.
Militants et manifestants
Les groupes pourraient tirer parti d’une injection rapide pour attirer l’attention sur les causes ou forcer les propriétaires de sites Web ou d’applications à perdre le contrôle de leurs propres systèmes.
Acteurs parrainés par l'État
Les agences de renseignement gouvernementales peuvent utiliser l'injection rapide à des fins d'espionnage, de campagnes de désinformation ou de cyberguerre.
La capacité de contrôler discrètement les systèmes d’IA séduit aussi bien les activistes que les agents du chaos lorsque les contrôles sont laxistes.
Explication technique : comment l'injection rapide subvertit les LLM
Même si les dangers sont clairs, vous vous demandez peut-être exactement comment les attaquants peuvent contourner la programmation d'un système d'IA via une injection rapide. Voici une brève description technique :
Les invites contradictoires se cachent à la vue de tous
Les charges utiles d’injection rapide ressemblent à du texte normal pour les utilisateurs, mais contiennent des instructions contradictoires conçues spécifiquement pour détourner l’IA.
Paraphraser échappe à la détection de base
Les invites d'injection rapides peuvent être reformulées d'une infinité de façons. Une simple correspondance de modèles ne détectera pas les injections paraphrasées de manière contradictoire.
Les LLM traitent tout le texte comme des invites
Sans capacités innées de séparation des signaux, les LLM supposent que tout texte contenu dans leurs entrées pourrait être des instructions valides à suivre.
Les instructions contradictoires sont classées par priorité
Lorsque les invites légitimes et injectées entrent en conflit, l’injection l’emporte souvent en raison de bizarreries dans la façon dont les LLM classent et hiérarchisent les invites.
Pris ensemble, ces angles morts innés font des LLM des cibles faciles pour des tactiques d’injection rapide, même assez simples. Des défenses technologiques plus robustes sont nécessaires.
Conseils : Comment les développeurs peuvent protéger leurs applications d'IA
Les risques sont réels, mais une injection rapide n’est pas une fatalité. Les développeurs qui s’appuient sur l’IA ont la responsabilité de verrouiller leurs applications. Voici les bonnes pratiques à suivre :
Apprenez les méthodes d'attaque
Comprenez comment fonctionne l'injection rapide pour tester minutieusement les vulnérabilités pendant le développement.
Désinfecter agressivement les entrées
Supprimez le texte non structuré, isolez les données structurées et mettez sur liste blanche les formats attendus pour supprimer les vecteurs d'injection potentiels.
Surveiller activement les anomalies
Recherchez les changements de comportement inattendus du LLM qui pourraient signaler un acte criminel. Des injections rapides laissent des traces.
Effectuer des audits de sécurité rigoureux
Utilisez des invites contradictoires pendant les tests pour détecter les faiblesses et améliorer les défenses.
Améliorations de la robustesse de la recherche
Restez au courant des techniques émergentes telles que la formation contradictoire qui pourraient rendre les modèles plus résistants aux injections.
Adopter des normes de conception responsable
Renforcez la sécurité contre les abus, comme une injection rapide dans le développement dès le premier jour pour éviter tout dommage.
Bien que ce soit un défi, donner la priorité aux défenses contre l’injection rapide s’avérera payant dans la prévention d’une catastrophe potentielle. Nous explorons ensuite plus en profondeur les recommandations responsables.
La voie à suivre : assurer un avenir alimenté par l’IA
Alors que les modèles génératifs d’IA continuent de progresser rapidement, il est essentiel que l’éthique et la sécurité progressent au même rythme. Les dirigeants de l’industrie, les décideurs politiques et les développeurs ont le devoir commun de minimiser les risques émergents tels que l’injection rapide. Voici quelques priorités clés :
Éducation des utilisateurs : Il est essentiel de sensibiliser le public aux menaces telles que l’injection rapide pour signaler les vulnérabilités et exiger des systèmes plus sûrs.
Coordination de l'industrie : Les leaders technologiques doivent mettre en commun leurs ressources de manière proactive pour rechercher des défenses contre les injections rapides et les meilleures pratiques.
Veille réglementaire : Les législateurs ont un rôle à jouer dans la promulgation et l’application des précautions et des divulgations rapides en matière d’injection.
Recherche académique: La poursuite des recherches visant à renforcer les modèles contre les exploits sera essentielle pour trouver des solutions à long terme. Un financement est nécessaire.
Principes d'ingénierie : Les développeurs doivent adopter dès le départ des normes de conception responsables qui intègrent des protections contre les attaques par injection.
Tests de produits: Des tests rigoureux contre l’injection rapide et d’autres menaces adverses doivent devenir une pratique courante avant de déployer des services d’IA.
Avec de la vigilance et une action collective, la promesse de l’IA peut être tenue sans périls. Le moment est venu de verrouiller les vulnérabilités. J'espère que ce guide a mis en lumière les risques d'une injection rapide et vous a inspiré à vous joindre à l'avancement de la sécurité de l'IA.
