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Schwachstellen in KI-Agenten: Absichern von LLM-Services
KI-Agenten können mit verschiedenen Arten von Schwachstellen enthalten, etwa bei der Code-Ausführung, Datenexfiltrierung und dem Datenbankzugriff. Wir zeigen, wie die Absicherung von LLM-Services proaktiv funktionieren kann.
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Nach der Einführung in die wichtigsten Sicherheitsrisiken von KI-Agenten, wie Prompt-Injection und unautorisierte Codeausführung, und Skizzierung der Struktur für die anschließenden Diskussionen untersuchten wir, wie Angreifer Schwachstellen in LLM-gesteuerten Services missbrauchen können, um nichtautorisierten Code auszuführen, Sandbox-Beschränkungen zu umgehen und Schwachstellen in Fehlerbehandlungsmechanismen zu missbrauchen. Als Nächstes stellten wir dar, wie multimodale KI-Agenten für Prompt-basierte Angriffe anfällig sind, die letztendlich ohne jegliche Interaktion zur Exfiltrierung sensibler Daten führen. Und schließlich beschrieben wir, wie Angreifer LLM-integrierte Datenbanksysteme durch SQL-Injection, Stored Prompt-Injection und Vector Store Poisoning ausnutzen, um eingeschränkte Daten zu extrahieren und Authentifizierungsmechanismen zu umgehen.
Schutz vor Codeausführungsschwachstellen
Die größte Herausforderung bezüglich von Schwachstellen bei der Codeausführung liegt in der Fähigkeit von LLMs, unbeabsichtigt nicht gewünschte Aktionen auszuführen. Wenn KI-Agenten mit umfassenden Systemzugriffsrechten ausgestattet werden, können Angreifer die unbeabsichtigte Ausführung von Code manipulieren. Um dieses Problem zu lösen, ist ein grundlegender Wandel hin zu einer Eindämmungsstrategie erforderlich.
Die zentrale Herausforderung besteht darin, die Gefährdung des Systems durch potenziell bösartige Befehle zu minimieren, ohne legitime Vorgänge zu behindern. Ein bekannter Ansatz ist die Durchsetzung strenger Sandboxing-Maßnahmen: Durch die Isolierung von Prozessen und die Einschränkung der Interaktionen mit dem Dateisystem lassen sich die verfügbaren Angriffswege für Angreifer reduzieren. Darüber hinaus stellen Ressourcenbeschränkungen wie die Begrenzung des Arbeitsspeichers, der CPU-Auslastung und der Ausführungszeit sicher, dass selbst bei einer Sicherheitsverletzung die Auswirkungen begrenzt bleiben. Eine kontinuierliche Überwachung verstärkt diese Abwehrmaßnahmen zusätzlich und ermöglicht die frühzeitige Erkennung von der Norm abweichender Aktivitäten, die auf einen Exploit-Versuch hindeuten.
Um diese Klassen von Schwachstellen zu beheben, sind die folgenden Sicherheitsmaßnahmen empfehlenswert:
- Einschränken der Systemfunktionen: Deaktivieren Sie Hintergrundprozesse oder beschränken Sie diese auf bestimmte Vorgänge, und erzwingen Sie strengere Berechtigungen für den Zugriff auf das Dateisystem.
- Monitoring der Aktivitäten: Verfolgen Sie Kontoaktivitäten, Fehler und ungewöhnliches Verhalten, um potenzielle Bedrohungen zu identifizieren.
- Beschränken der Ressourcen: Legen Sie Beschränkungen für die Nutzung von Sandbox-Ressourcen (z. B. Arbeitsspeicher, CPU, Ausführungszeit) fest, um Missbrauch zu verhindern.
- Internetzugangskontrolle: Kontrollieren Sie den externen Zugriff aus der Sandbox heraus, um die Angriffsfläche zu verringern.
- Überwachung auf bösartige Aktivitäten: Verwenden Sie Tools zur Verhaltensanalyse, um verdächtige Vorgänge wie Dateiüberwachung und Manipulationen zu identifizieren.
- Eingabevalidierung: Validieren und bereinigen Sie Daten in der Pipeline in beide Richtungen (vom Nutzer zur Sandbox und von der Sandbox zum Nutzer).
- Durchsetzen eines Schemas: Stellen Sie sicher, dass alle Ausgaben den erwarteten Formaten entsprechen, bevor Sie Daten weiterleiten.
Schwachstellen bei der Datenexfiltration mindern
Schwachstellen bei der Datenexfiltration beruhen auf der unbeabsichtigten Übertragung sensibler oder vertraulicher Informationen außerhalb der Grenzen eines Systems. Verschleierte Prompts oder versteckte Einfügungen, die bei regulären Eingaben nicht besonders auffallen, können zu Datenlecks führen. Um dem entgegenzuwirken, ist eine zweigleisigeTaktik erforderlich, die potenzielle Bedrohungen isoliert und versteckte bösartige Anweisungen entschlüsselt, die in harmlos aussehenden Daten eingebettet sind. Die Isolierung vertrauenswürdiger und nicht vertrauenswürdiger Entitäten auf Netzwerkebene bietet eine Vorab-Abwehr, während validierte Eingabeprüfungen versteckte Prompt Injections unschädlich machen. Entscheidend ist dabei der Einsatz fortschrittlicher Diagnose-Tools wie optischer Zeichenerkennung und kontextbezogener Verhaltensanalyse, um potenzielle Exfiltrationsaktivitäten aufzudecken und zu neutralisieren, lange bevor sie zu vollwertigen Sicherheitsverletzungen führen.
Diese Schwachstellen entstehen auch häufig durch die Möglichkeit, Prompts auf subtile Weise einzuschleusen und zu manipulieren. Die Erkenntnis hier ist, dass die Interaktionen des Systems mit externen Eingaben ebenso streng kontrolliert werden müssen wie seine internen Prozesse. Eine wirksame Strategie besteht darin, das LLM mithilfe von Netzwerksegmentierung und strengen Zugriffskontrollen von nicht vertrauenswürdigen externen Quellen zu isolieren und so eine robuste Barriere gegen unbefugte Datenflüsse zu schaffen. Ergänzend dazu helfen fortschrittliche Inspektionstechniken, wie etwa erweiterte Payload-Analyse und automatisierte Inhaltsmoderation, versteckte oder verschleierte Bedrohungen in eingehenden Daten zu identifizieren. Durch die Kombination dieser Methoden mit umfassender Protokollierung und Verhaltensüberwachung lassen sich Anomalien, die auf Versuche der Datenexfiltration hindeuten, schnell erkennen und darauf reagieren, bevor erheblicher Schaden entsteht.
Um indirekten Prompt Injection-Risiken zu begegnen, ist eine vielschichtige Strategie unerlässlich. Zu den wichtigsten proaktiven Sicherheitsmaßnahmen gehören:
- Zugriffskontrolle und Isolierung: Blockieren Sie nicht vertrauenswürdige URLs über Kontrollmechanismen auf Netzwerkebene
- Inspizieren der Payload: Setzen Sie auf fortschrittliches Filtern, um Uploads auf versteckte Befehle zu scannen
- Inhaltsmoderation und Prompt-Bereinigung: Erkennen und neutralisieren Sie eingebettete Anweisungen mit Moderations-Pipelines und Modellen zur Erkennung von Bedrohungen. Bereinigen Sie Eingabedaten, um bösartige Eingabeaufforderungen zu entfernen oder zu isolieren.
- Verbesserte Protokollierung und Überwachung: Protokollieren Sie Interaktionen und überwachen Sie ungewöhnliche LLM-Ausgabemuster, um Bedrohungen zu identifizieren.
Schwachstellen beim Datenbankzugriff mindern
Schwachstellen beim Datenbankzugriff entstehen aufgrund der inhärenten Schwierigkeit von LLMs, zwischen harmlosen und bösartigen Anweisungen zu unterscheiden, insbesondere in Szenarien mit Prompt Injection. Die Herausforderung besteht darin, zu verhindern, dass unbefugte Befehle kritische Datenspeicher erreichen. Zu diesem Zweck ist es unerlässlich, über traditionelle Bereinigungsmethoden hinauszugehen. Eine robuste Verteidigung basiert auf einer mehrschichtigen Strategie, die Verifizierungsprotokolle umfasst, wie z. B. Bestätigungsschritte für sensible Vorgänge, und eine absichtsbasierte Filterung, die den Zweck jedes Befehls bewertet. Die Einrichtung strenger Grenzen zwischen dem LLM und der Datenbank begrenzt das Risiko zusätzlich und stellt sicher, dass nur vordefinierte, sichere Vorgänge zulässig sind. Diese Kombination aus proaktiver Verifizierung und strenger Zugriffskontrolle bildet eine umfassende Barriere gegen potenzielle Injektionsangriffe.
Die Minderung dieser Art von Schwachstellen, insbesondere SQL-Generierungsschwachstellen und Vector Store Poisoning, ist von Natur aus schwierig. Zu den wichtigsten proaktiven Sicherheitsempfehlungen gehören:
- Herkömmliche Datenbereinigung und -filterung: Diese sind zwar hilfreich aber in ihrem Umfang begrenzt, insbesondere bei ausgeklügelten oder verschleierten Prompt Injection-Versuchen.
- Verifizierungs-Prompts: Die Implementierung von Verifizierungsschritten, wie z. B. intermediäre Prompts zur Bestätigung kritischer Aktionen, kann verhindern, dass LLMs unbeabsichtigte Befehle ausführen oder auf nicht autorisierte Daten zugreifen.
- Absichtsklassifizierung: Die Verwendung von Modellen zur Absichtsklassifizierung zum Erkennen und Blockieren böswilliger Eingaben ist besonders effektiv bei gespeicherten Prompt Injection-Angriffen. Diese Modelle können potenziell schädliche oder irrelevante Eingaben identifizieren, bevor sie das LLM oder die Datenbank erreichen.
- Zugriffskontrolle zwischen LLM und Datenbank: Die Durchsetzung strenger Zugriffskontrollen zwischen dem LLM und der Datenbank kann Schwachstellen bei der SQL-Generierung mindern, indem sichergestellt wird, dass LLMs nur auf Daten innerhalb vordefinierter Grenzen zugreifen oder diese ändern können. Dies hilft, unbefugte Abfragen oder Änderungen zu verhindern.
Fazit
In der digitalen Landschaft von heute ist die Sicherung von KI-Agenten eine Notwendigkeit. Die sich ständig weiterentwickelnden Bedrohungen im Zusammenhang mit der Codeausführung, Datenexfiltration und dem Datenbankzugriff machen deutlich, dass eine proaktive, mehrschichtige Verteidigungsstrategie von entscheidender Bedeutung ist. Durch die Integration von sicherem Sandboxing und strenger Ressourcenverwaltung lässt sich das Risiko einer unbefugten Codeausführung reduzieren. In ähnlicher Weise tragen eine erweiterte Payload-Analyse und eine strikte Netzwerkisolierung dazu bei, Systeme vor subtiler Datenexfiltration zu schützen. Schließlich stellt die Einführung von Verifizierungsprotokollen und absichtsbasierten Filtern, die über die grundlegende Bereinigung hinausgehen, sicher, dass nur vertrauenswürdige, vorab genehmigte Vorgänge mit unseren Datenbanken interagieren.
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