Google präsentiert Verteidigungsstrategien gegen AI Prompt Injection Angriffe

In der heutigen digitalen Welt, in der Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in unseren Alltag integriert wird, stehen Unternehmen vor neuen Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit. Google DeepMind hat kürzlich ein neues Forschungspapier veröffentlicht, das sich mit der Verteidigung ihres KI-Modells Gemini gegen indirekte Prompt Injection Angriffe beschäftigt. Diese Angriffe stellen eine ernsthafte Bedrohung dar, da sie darauf abzielen, KI-Modelle zu manipulieren und dazu zu bringen, vertrauliche Informationen preiszugeben oder ihre Berechtigungen missbräuchlich zu nutzen.

Die Herausforderung der indirekten Prompt Injection

Indirekte Prompt Injection Angriffe sind komplexe Cyberangriffe, bei denen schädliche Anweisungen in Daten eingebettet werden, die von der KI verarbeitet werden. Diese Angriffe sind besonders tückisch, da sie darauf abzielen, die KI dazu zu bringen, zwischen echten Benutzeranweisungen und manipulierten Befehlen zu unterscheiden. Google DeepMind hat in ihrem neuen Whitepaper, Lessons from Defending Gemini Against Indirect Prompt Injections, einen strategischen Plan zur Bekämpfung dieser Angriffe skizziert.

Automatisiertes Red-Teaming zur Verbesserung der Sicherheit

Ein zentraler Bestandteil der Sicherheitsstrategie von Google DeepMind ist das automatisierte Red-Teaming (ART). Dabei wird das Gemini-Team ständig aktiv, um das Modell auf realistische Weise anzugreifen und potenzielle Sicherheitslücken zu identifizieren. Diese Methode hat dazu beigetragen, die Schutzrate von Gemini gegen indirekte Prompt Injection Angriffe erheblich zu erhöhen und macht Gemini 2.5 zur sichersten Modellfamilie, die bisher entwickelt wurde.

Evaluierung von Verteidigungsstrategien

Die Forschung hat gezeigt, dass Baseline-Mitigationen vielversprechend gegen einfache, nicht adaptive Angriffe sind. Diese Strategien haben die Erfolgsquote solcher Angriffe signifikant reduziert. Allerdings nutzen böswillige Akteure zunehmend adaptive Angriffe, die speziell entwickelt wurden, um sich an die getesteten Verteidigungen anzupassen und diese zu umgehen.

Modellhärtung für inhärente Resilienz

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Sicherheitsstrategie ist die Modellhärtung. Dabei wird Gemini auf einer großen Datenmenge realitätsnaher Szenarien trainiert, in denen effektive indirekte Prompt Injections generiert werden. Dies lehrt Gemini, schädliche Anweisungen zu ignorieren und nur den ursprünglichen Benutzerauftrag zu befolgen. Diese Methode hat die Fähigkeit von Gemini, injizierte Anweisungen zu erkennen und zu ignorieren, erheblich verbessert.

Ein ganzheitlicher Ansatz zur Modellsicherheit

Der Schutz von KI-Modellen gegen Angriffe wie indirekte Prompt Injections erfordert einen „Verteidigung-in-Tiefe“-Ansatz. Dies bedeutet, dass mehrere Schutzschichten eingesetzt werden müssen, einschließlich Modellhärtung, Eingabe-/Ausgabeprüfungen und systemweite Sicherheitsvorkehrungen. Google DeepMind verfolgt kontinuierlich und adaptiv die Verbesserung bestehender Verteidigungen und die Erkundung neuer Ansätze, um die Resilienz der Modelle zu stärken.

Um mehr über die Verteidigungsstrategien zu erfahren, die in Gemini implementiert wurden, und um Empfehlungen für die Verwendung herausfordernder, adaptiver Angriffe zur Bewertung der Modellrobustheit zu erhalten, verweisen wir auf das Whitepaper Lessons from Defending Gemini Against Indirect Prompt Injections.

Quellenliste:

• Quelle: Advancing Gemini’s Security Safeguards
• An Introduction to Google’s Approach for Secure AI Agents
• Research on Indirect Prompt Injections