Selon GuidePoint Security (blog), la prompt injection reste le risque de sécurité n°1 pour les modèles de langage (LLM), car ceux-ci ne distinguent pas de façon fiable les instructions système des entrées utilisateur dans une même fenêtre de contexte.
Sur le plan technique, les attaques tirent parti du traitement token-based dans un contexte unifié où instructions système et requêtes utilisateur sont traitées de manière équivalente. Cette faiblesse structurelle permet de détourner le comportement de l’IA.
Deux vecteurs sont mis en avant: les attaques directes (ex. consignes du type « ignore previous instructions ») et les attaques indirectes qui injectent des commandes malicieuses via des contenus externes que l’IA va ingérer.
Côté défense, le billet recommande une stratégie de défense en profondeur combinant notamment: détections par motifs et analyse sémantique, instruction defense et sandwich defense, ainsi que des contrôles plus classiques comme le moindre privilège, la limitation de débit, la validation d’entrée, le filtrage de sortie, la surveillance continue et l’intervention humaine 🛡️.
Limites: les approches actuelles restent imparfaites face à des attaques adaptatives, nécessitant des mises à jour continues et une validation humaine. Type d’article: analyse technique visant à expliciter la menace et les approches d’atténuation.
TTPs observés:
- Détournement par prompt injection directe (ex. consignes contournant les instructions précédentes)
- Prompt injection indirecte via contenu externe traité par le LLM
- Exploitation de la fenêtre de contexte unifiée et du traitement token-based
🧠 TTPs et IOCs détectés
TTPs
Détournement par prompt injection directe, Prompt injection indirecte via contenu externe, Exploitation de la fenêtre de contexte unifiée et du traitement token-based
🔗 Source originale : https://www.guidepointsecurity.com/blog/prompt-injection-the-ai-vulnerability-we-still-cant-fix/