Rewolucja związana z dużymi modelami językowymi (LLM) dzieje się na naszych oczach. Technologie takie jak GPT, Llama czy Claude przestały być domeną laboratoriów badawczych i z impetem weszły do świata biznesu, napędzając nową generację aplikacji – od inteligentnych chatbotów, przez systemy analityczne, aż po asystentów programistów. Ta nowa granica innowacji przynosi jednak ze sobą zupełnie nową, nie do końca zbadaną powierzchnię ataku.
Tradycyjne podejście do bezpieczeństwa, skupione na lukach w kodzie czy błędach konfiguracyjnych, jest w tym nowym świecie niewystarczające. Zagrożenia w aplikacjach LLM mają inną naturę – są subtelne, często nieliniowe i wynikają z samej logiki działania modelu. Zrozumienie ich i skuteczne testy penetracyjne wymagają zmiany paradygmatu i sięgnięcia po specjalistyczne techniki, które wykraczają daleko poza standardowy warsztat pentesterski.
Nowy paradygmat zagrożeń – kiedy model staje się wektorem ataku
Bezpieczeństwo aplikacji opartej na LLM nie sprowadza się jedynie do ochrony infrastruktury, na której jest hostowana. Kluczowe ryzyko leży w interakcji z samym modelem. Organizacja OWASP, będąca standardem w dziedzinie bezpieczeństwa aplikacji, dostrzegła tę potrzebę i opublikowała dedykowaną listę „OWASP Top 10 for Large Language Model Applications”. Wskazuje ona na unikalne wektory ataków, które wymagają szczególnej uwagi.
- Wstrzykiwanie promptów (prompt injection) – to fundamentalne zagrożenie dla LLM. Atakujący, poprzez specjalnie spreparowane zapytanie (prompt), jest w stanie nadpisać oryginalne instrukcje systemowe modelu. W rezultacie model, zamiast wykonywać swoje pierwotne zadanie, zaczyna realizować polecenia napastnika. Wyróżniamy dwie główne formy – bezpośrednią, gdy atakujący sam wprowadza złośliwy prompt, oraz pośrednią, gdy model przetwarza złośliwą treść z zewnętrznego źródła (np. zainfekowanej strony internetowej), co pozwala na eskalację ataku bez bezpośredniej interakcji.
- Niebezpieczne przetwarzanie danych wyjściowych – model językowy może zostać zmanipulowany do wygenerowania kodu (np. javascript, sql, python), który następnie jest interpretowany i wykonywany przez inną część systemu. Jeśli dane wyjściowe nie są odpowiednio walidowane i oczyszczane, atakujący może w ten sposób przeprowadzić klasyczne ataki, takie jak cross-site scripting (XSS) czy zdalne wykonanie kodu (RCE), wykorzystując LLM jako narzędzie.
- Zatruwanie danych treningowych – to zaawansowany wektor ataku, który polega na zmanipulowaniu danych używanych do trenowania lub dostrajania (fine-tuning) modelu. Wprowadzając do zbioru danych ukryte tylne furtki (backdoory) lub celowe błędy, atakujący może stworzyć podatności, które będą niezwykle trudne do wykrycia, a które pozwolą mu w przyszłości na przejęcie kontroli nad modelem lub eksfiltrację danych.
- Ataki typu denial of service na model – modele LLM są zasobożerne. Atakujący może tworzyć zapytania, które prowadzą do nieproporcjonalnie dużego zużycia mocy obliczeniowej lub pamięci. Taki atak może prowadzić do znacznego wzrostu kosztów operacyjnych (szczególnie w modelach płatności za użycie) lub do całkowitego zablokowania usługi dla prawowitych użytkowników.
- Nadmierne zaufanie i autonomia – jednym z największych ryzyk jest przyznanie modelowi zbyt dużych uprawnień, zwłaszcza gdy jest on zintegrowany z innymi systemami (tzw. wtyczki lub agenci). Jeśli LLM ma możliwość samodzielnego wysyłania e-maili, wykonywania zapytań do API czy modyfikowania plików, zmanipulowanie go za pomocą prompt injection może prowadzić do katastrofalnych skutków – od rozsyłania spamu po przejęcie kontroli nad krytycznymi systemami firmy.
Jak testować aplikacje LLM – poza utartym szlakiem
Standardowe skanery podatności i klasyczne testy penetracyjne są praktycznie bezużyteczne w obliczu tych nowych zagrożeń. Testowanie aplikacji LLM to w dużej mierze praca manualna, wymagająca kreatywności, zrozumienia logiki modelu i zdolności do myślenia jak napastnik. Specjalistyczny test penetracyjny aplikacji LLM, przeprowadzany przez ekspertów takich jak ci z Elementrica, skupia się na kilku kluczowych obszarach.
- Analiza instrukcji systemowych i kontekstu – pierwszym krokiem jest zrozumienie, jakie są podstawowe dyrektywy modelu (system prompt), jakie ma cele, do jakich danych ma dostęp i z jakimi zewnętrznymi narzędziami może się komunikować. To pozwala na zbudowanie mapy potencjalnych wektorów ataku.
- Manualne tworzenie i testowanie promptów – to rdzeń testu. Eksperci ręcznie tworzą setki wariantów zapytań, próbując obejść filtry bezpieczeństwa, wydobyć poufne informacje, zmusić model do wykonania nieautoryzowanych akcji czy ujawnienia jego pierwotnych instrukcji.
- Testowanie integracji z wtyczkami – jeśli LLM korzysta z zewnętrznych narzędzi, pentesterzy analizują, w jaki sposób przekazywane są do nich parametry. Sprawdzają, czy możliwe jest zmanipulowanie modelu tak, aby wywołał on wtyczkę ze złośliwymi danymi wejściowymi, co mogłoby prowadzić do ataków na połączone z nim systemy.
- Fuzzing i testowanie odporności – testy obejmują również wysyłanie do modelu dużej liczby nietypowych, zdeformowanych lub bardzo długich zapytań, aby sprawdzić jego odporność na ataki typu denial of service oraz zidentyfikować nieprzewidziane zachowania.
Podsumowanie
Duże modele językowe otwierają przed biznesem niesamowite możliwości, ale jednocześnie wprowadzają nową, złożoną klasę ryzyka. Ignorowanie jej i poleganie na tradycyjnych metodach bezpieczeństwa jest prostą drogą do incydentu. Skuteczna ochrona aplikacji opartych na LLM wymaga partnerskiej współpracy z ekspertami, którzy rozumieją tę nową domenę. Specjalistyczne testy penetracyjne, które koncentrują się na logice i unikalnych wektorach ataków na modele, są dzisiaj kluczowym elementem strategii bezpieczeństwa każdej organizacji, która chce odpowiedzialnie i bezpiecznie wdrażać innowacje oparte na sztucznej inteligencji.
