Qu'est-ce qu'une attaque par prompt injection?

Prompt injection : Une menace pour vos LLMs en production

Les LLMs (Large Language Models) comme GPT-4, Claude, ou Mistral sont devenus incontournables dans les entreprises : génération de code, assistance client, automatisation de tâches, etc. Leur puissance est impressionnante, mais elle cache une faille de sécurité encore trop peu connue : l’attaque par prompt injection.

Ces attaques, spécifiques aux IA génératives, peuvent détourner vos modèles, exfiltrer des données ou exécuter des actions non autorisées. Et si un simple message caché dans un prompt suffisait à saboter votre système? Dans cet article, découvrez comment identifier, comprendre et sécuriser vos prompts pour protéger vos LLMs en production.

Voici comment une donnée malveillante, dissimulée dans une base de connaissances, peut être interprétée comme une commande valide par un LLM. Cette attaque vise à manipuler la génération de réponses sans que l’utilisateur ne s’en aperçoive.

1. Prompt injection : de quoi parle-t-on exactement?

Le prompt injection est une technique d’attaque qui consiste à manipuler le comportement d’un modèle de langage (LLM) en injectant des instructions malveillantes dans ses entrées.

Cette vulnérabilité exploite l’incapacité des LLMs à distinguer les instructions légitimes des données fournies par l’utilisateur.

Ainsi, un attaquant peut détourner un modèle pour qu’il génère des réponses non autorisées, divulgue des informations sensibles ou contourne des mécanismes de sécurité.

Ces attaques peuvent se manifester de manière directe, en insérant des commandes malveillantes dans les requêtes, ou indirecte, en dissimulant des instructions dans des contenus externes tels que des pages web ou des documents.

Elles représentent une menace croissante pour les entreprises qui intègrent des LLMs dans leurs systèmes, car elles peuvent compromettre la confidentialité des données, altérer la qualité des services et nuire à la réputation de l’organisation.

Dans ce scénario, l’injection se fait via des contenus tiers (documents, champs web, etc.). Une fois lus par l’IA, ces prompts détournés modifient le comportement du modèle sans action directe de l’utilisateur.

2. Pourquoi cette menace est-elle critique en production ?

Les attaques par prompt injection représentent une menace sérieuse pour les systèmes en production, notamment pour les entreprises tunisiennes utilisant des LLMs tels que GPT-4, Claude ou Mistral. Ces attaques exploitent les vulnérabilités des modèles de langage pour manipuler leur comportement, entraînant des conséquences potentiellement graves.

• Fuites de données sensibles

Les attaques par prompt injection représentent une menace sérieuse pour la sécurité des données en production. Elles consistent à insérer des commandes ou contenus malveillants directement dans les interactions avec les modèles d’IA, ce qui peut détourner leur comportement normal.

Ce qui en résulte, des informations confidentielles telles que mots de passe, données clients ou journaux d’administration peuvent être exfiltrées à l’insu des équipes.

Ce risque est d’autant plus préoccupant que les dispositifs traditionnels de cybersécurité — pare-feu, solutions DLP et proxys, ne sont pas adaptés pour détecter ni bloquer ces attaques ciblant les modèles de langage.

Ces vulnérabilités ouvrent ainsi une nouvelle surface d’attaque que les entreprises doivent impérativement sécuriser.

Pour mieux visualiser le danger, comparons une interaction normale avec un chatbot IA à une situation où un attaquant injecte un prompt malveillant.

• Altération des réponses et propagation de la désinformation
   

Les attaques par prompt injection peuvent altérer les réponses générées par les modèles de langage (LLMs), les poussant à fournir des informations erronées, trompeuses ou même dangereuses. Cela pose un risque particulièrement critique dans les secteurs sensibles tels que la santé, la finance ou la sécurité publique.

Comme le souligne un article récent de FrenchWeb sur l’utilisation de l’IA dans les centres opérationnels de sécurité (SOC), ces attaques exploitent la capacité des LLMs à interpréter des instructions cachées, ce qui peut influencer négativement les décisions automatisées dans les systèmes de cybersécurité.

Par exemple, des chercheurs ont démontré l’existence de malwares autonomes, tels que le ver Morris II, capables de se propager via des assistants IA, volant des données sensibles ou déployant des logiciels malveillants en exploitant ces vulnérabilités.

• Exécution d'actions non autorisées

  
  Quand un LLM est connecté à des systèmes tiers (CRM, ERP, outils internes), une prompt injection peut entraîner des actions non autorisées. Par exemple, un assistant IA utilisé pour gérer des commandes sur un site e-commerce peut être manipulé pour accéder aux commandes d’autres utilisateurs ou effectuer des remboursements non justifiés. Ainsi, l’agent se transforme en « délégué confus » qui agit en contradiction avec sa fonction initiale.

• Impact sur la réputation et la confiance des utilisateurs

La réputation est un facteur essentiel pour attirer et conserver les talents dans un marché compétitif. Une faille telle qu’une attaque par prompt injection peut rapidement nuire à cette réputation, comme le montre l’exemple d’un chatbot manipulé, provoquant une perte de confiance auprès des clients.

Cette perte impacte directement l’image de l’entreprise, compliquant le recrutement et la fidélisation des collaborateurs.

3. Cas concrets : l'attaque invisible

Des chercheurs en cybersécurité ont récemment mis en lumière des attaques par injection visant des chatbots IA intégrés sur des sites web commerciaux.

Par exemple, en 2023, des tests ont démontré comment des instructions malveillantes cachées dans des messages utilisateurs pouvaient amener un chatbot à modifier ses recommandations ou à divulguer des informations sensibles.

Ces manipulations, souvent difficiles à détecter, exposent les entreprises à des risques de désinformation, de perte de confiance client, et à des atteintes à la conformité RGPD.

Selon un article du Le Monde publié en février 2024, des chercheurs ont démontré comment des instructions malveillantes pouvaient être dissimulées dans des contenus externes tels que des pages web ou des documents, manipulant ainsi les LLMs à l'insu des utilisateurs .

4. Comment se protéger des prompt injections?

Pour sécuriser vos LLMs en production, voici quelques bonnes pratiques :

• Nettoyer les entrées utilisateurs : filtrer et valider tout texte provenant de l'utilisateur avant de l'insérer dans un prompt.

• Utiliser des modèles cloisonnés : séparer les instructions système des contenus utilisateurs pour éviter toute interférence.

• Limiter les permissions : ne connectez pas les LLMs à des systèmes sensibles sans contrôle strict.

• Mettre en place un audit de prompts : conserver une trace des prompts soumis au modèle pour identifier rapidement toute tentative d'injection ou d'abus.

5. Le rôle clé de la gouvernance IAM

Une IA connectée à un système sans contrôle d'accès, c'est comme une porte ouverte sans serrure. La gouvernance des identités et des accès (IAM) est essentielle pour cadrer ce que les IA peuvent faire ou non.

Des solutions comme ManageEngine AD360 permettent de :

• Gérer les permissions de l'IA comme pour un utilisateur classique.

• Appliquer des politiques d'accès conditionnel.

• Surveiller les comportements anormaux via des logs d'accès.

• Auditer l'utilisation des identifiants ou tokens par les assistants IA.
   

Avec ManageEngine IAM, vous pouvez cloisonner, surveiller et maîtriser les actions des LLMs comme n'importe quel utilisateur. Une brique indispensable pour sécuriser vos prompts en environnement sensible.

6.En résumé : IA oui, mais pas sans sécurité

Les modèles comme ChatGPT ou Claude sont des outils puissants. Mais mal encadrés, ils deviennent des risques critiques pour la sécurité de vos systèmes.

La prompt injection n'est pas un scénario hypothétique, c'est une faille réelle, active et exploitée. Et elle sera au cœur des cyberattaques à venir.

Mettez en place une hygiène des prompts, appliquez une stratégie IAM adaptée, et auditez en continu les usages de vos assistants IA.

La révolution des LLMs est en marche, mais elle doit s'accompagner d'une vigilance accrue. À l'image des injections SQL des débuts du web, les attaques par prompt injection nous rappellent que toute technologie puissante doit être sécurisée.

Ne sous-estimez pas le pouvoir du langage naturel. Et surtout, ne laissez pas une IA écrire sa propre règle du jeu dans vos systèmes critiques.