FlautGuard: многоуровневая защита LLM от prompt injection и утечек данных

В статье на Habr ML разработчики представили FlautGuard – набор методов и инструментов, позволяющих построить многоуровневую защиту больших языковых моделей (LLM) от prompt injection и утечек данных.

Главная проблема LLM‑защиты состоит в том, что пользовательский ввод одновременно является и данными, и потенциальной инструкцией для модели. В отличие от традиционных веб‑приложений, где строка остаётся строкой, LLM может интерпретировать её как код, что открывает путь к извлечению системных инструкций, обходу ограничений и несанкционированному доступу к конфиденциальной информации.

FlautGuard решает эту задачу через пять слоёв:

1. Валидация и санитизация входа – проверка текста на наличие опасных паттернов и автоматическое их нейтрализование.
2. Контекстный фильтр – ограничивает возможности модели в зависимости от типа запроса (чат, генерация кода, аналитика).
3. Политика исполнения – строгие правила, определяющие, какие системные инструкции могут быть доступны модели.
4. Мониторинг и аудит – запись всех запросов и ответов, анализ аномалий в реальном времени.
5. Red‑team тестирование – регулярные имитационные атаки от команды безопасности для оценки эффективности защиты.

В результате тестов в закрытом пилотном проекте FlautGuard сократил количество успешных атак на 92 % и полностью предотвратил утечки конфиденциальных данных в более чем 10 000 запросов.

Подробности, примеры кода и открытый репозиторий доступны в оригинальном материале: https://habr.com/ru/articles/1074854/.