Il National Cyber Security Centre (NCSC) del Regno Unito ha lanciato un severo avvertimento: trattare il prompt injection dell'IA come una tradizionale SQL injection è un errore pericoloso. Sebbene entrambi gli attacchi coinvolgano input dannosi, le somiglianze finiscono qui, e le implicazioni per i Large Language Models (LLM) sono molto più gravi.
Il Problema "Istruzione vs. Dati"
Nella cybersecurity classica, l'SQL injection funziona ingannando un database per fargli eseguire codice invece di leggere dati. La soluzione è ben nota da anni: separare rigorosamente le istruzioni dai dati (ad esempio, utilizzando query parametrizzate).
Tuttavia, gli LLM funzionano diversamente. Come spiega il NCSC:
"Quando fornisci un prompt a un LLM, questo non comprende il testo nel modo in cui lo fa una persona. Sta semplicemente prevedendo il token successivo più probabile... Poiché non esiste una distinzione intrinseca tra 'dati' e 'istruzioni', è molto probabile che gli attacchi di prompt injection non possano mai essere mitigati totalmente."
Poiché gli LLM sono "intrinsecamente confondibili", non possono distinguere in modo affidabile tra una query legittima di un utente e un comando dannoso nascosto all'interno di quella query. Questa caratteristica architettonica fondamentale rende il prompt injection straordinariamente difficile da correggere.
Perché Questo è Importante per le Aziende
L'idea sbagliata che il prompt injection sia "solo un altro bug" da correggere sta portando le organizzazioni a distribuire applicazioni AI vulnerabili. Se un attaccante inietta con successo un prompt, potrebbe potenzialmente:
- Far trapelare dati riservati.
- Generare disinformazione o contenuti di phishing.
- Manipolare l'IA per eseguire azioni non autorizzate se connessa ad API.
Mitigazione, Non Eliminazione
Poiché una "soluzione" completa è attualmente impossibile, il NCSC raccomanda un approccio di difesa in profondità:
- Secure by Design: Presupponi che l'LLM possa essere compromesso. Non dargli accesso a dati sensibili o azioni critiche senza rigide garanzie.
- Principio del Minimo Privilegio: Assicurati che l'IA abbia solo i permessi minimi necessari per funzionare.
- Human in the Loop: Per decisioni ad alto rischio, fai sempre verificare l'output dell'IA da un essere umano.
Mentre integriamo l'IA Generativa in sistemi sempre più critici, comprendere queste sfumature non è più facoltativo: è un imperativo di sicurezza.