Почему ИИ-агенты уязвимы к prompt injection и как защитить их на уровне архитектуры

Статья на Habr рассматривает критическую проблему безопасности современных ИИ-агентов — уязвимость к атакам типа prompt injection. Автор объясняет, что даже обычный документ, обрабатываемый моделью, может содержать вредоносные инструкции, способные привести к утечке данных или несанкционированным действиям, если агент обладает широкими полномочиями. В материале предлагается комплексный подход к защите на уровне архитектуры системы. Основное внимание уделяется принципам разделения доверия, строгому контролю за выполнением действий агента и минимизации прав доступа к инструментам. Автор приводит практические примеры реализации защитных механизмов на языке Python, подчеркивая важность проектирования «безопасных по умолчанию» систем. Статья будет полезна разработчикам, работающим с LLM и внедряющим автономных агентов в бизнес-процессы, так как она предлагает конкретные стратегии для снижения рисков эксплуатации уязвимостей в цепочках вызовов моделей.