Il lavoro Prompt Injection Detection and Mitigation via AI Multi-Agent NLP Frameworks di Diego Gosmar Deborah A. Dahl, Dario Gosmar rappresenta un passo avanti nella lotta contro i prompt injection attacks. Il framework multi-agente non solo migliora la sicurezza dei modelli linguistici, ma pone anche le basi per un’AI più affidabile e conforme alle normative. Con l’aumento dell’integrazione dell’AI nei processi aziendali e sociali, soluzioni come questa saranno fondamentali per garantire la robustezza dei sistemi futuri.
Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale generativa (Generative AI) ha trasformato numerosi settori, dal customer service all’automazione dei contenuti. Tuttavia, questa rivoluzione è accompagnata da nuove vulnerabilità, tra cui i cosiddetti prompt injection attacks. Questi attacchi sfruttano la tendenza dei modelli di linguaggio a seguire istruzioni, anche quando queste sono progettate per aggirare le loro restrizioni. Un recente studio condotto da Diego Gosmar e colleghi propone un approccio innovativo per affrontare questa minaccia: un framework multi-agente che combina rilevamento, sanitizzazione e enforcement delle policy.
Cos’è un Prompt Injection Attack?
Un prompt injection attack si verifica quando un attaccante modifica i dati di input di un modello linguistico per indurlo a eseguire istruzioni non autorizzate. Ad esempio, un modello potrebbe essere ingannato a rivelare informazioni sensibili o a produrre contenuti dannosi. Gli attacchi possono assumere diverse forme:
- Override Diretto: Aggiungere istruzioni come “Ignora tutte le linee guida precedenti.”
- Ruoli Simulati: Indurre il modello a “recitare” un ruolo che ignora le sue regole.
- Trappole Logiche: Usare argomentazioni contraddittorie per forzare risposte non conformi.
- Iniezioni Multi-Step: Guidare il modello attraverso una serie di richieste incrementali.
Questi attacchi non sono solo teorici: hanno già causato problemi nei sistemi AI implementati in contesti critici come la finanza e la sanità.
Il framework proposto si basa su una struttura multi-agente, in cui diversi componenti collaborano per garantire sicurezza e conformità. Ogni agente ha un ruolo specifico:
- Generatore Front-End: Produce risposte iniziali.
- Agenti Revisori: Analizzano e sanitizzano i prompt per rimuovere eventuali vulnerabilità.
- Agenti di Enforcement: Verificano che le risposte siano conformi alle policy aziendali.
La comunicazione tra gli agenti avviene attraverso messaggi JSON strutturati, utilizzando lo standard OVON (Open Voice Network). Questo approccio consente una gestione trasparente e riproducibile delle vulnerabilità.
Per misurare l’efficacia del framework, i ricercatori hanno introdotto nuove metriche:
- Injection Success Rate (ISR): Percentuale di attacchi riusciti.
- Policy Override Frequency (POF): Frequenza con cui le policy vengono violate.
- Prompt Sanitization Rate (PSR): Capacità del sistema di rilevare e correggere prompt compromessi.
- Compliance Consistency Score (CCS): Livello di aderenza alle policy nel tempo.
Queste metriche vengono combinate in un punteggio composito chiamato Total Injection Vulnerability Score (TIVS), che fornisce una valutazione complessiva della robustezza del sistema.
Il framework è stato testato su 500 prompt progettati per provocare vulnerabilità, suddivisi in dieci categorie di attacco. I risultati mostrano una riduzione significativa degli attacchi riusciti rispetto ai modelli tradizionali. Ad esempio:
- Gli agenti revisori hanno identificato oltre l’80% delle iniezioni dirette.
- Le trappole logiche e gli attacchi multi-step si sono rivelati più difficili da mitigare, ma il framework ha comunque mostrato miglioramenti rispetto agli approcci precedenti.
Nonostante i progressi, rimangono alcune limitazioni:
Sofisticazione degli Attacchi: Gli attaccanti continuano a sviluppare tecniche sempre più complesse.
Prestazioni Computazionali: L’implementazione di sistemi multi-agente richiede risorse significative.
Generalizzazione: Il framework deve essere adattato a diversi contesti applicativi.
I ricercatori propongono di integrare modelli open-weight con tecnologie di Explainable AI (XAI) per migliorare ulteriormente la trasparenza e la fiducia nei sistemi AI.