Dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) générative, l’utilisation de prompts de manière stratégique est essentielle pour prévenir les potentielles attaques et maintenir la sûreté de vos interactions avec les modèles linguistiques. Les prompt shields et les techniques de spotlighting sont des méthodes récentes qui peuvent vous aider à protéger vos séances d’IA face à des attaques malveillantes telles que l’injection de prompts sournois.
Les prompt shields sont des mécanismes de sécurité intégrés qui permettent de limiter le comportement des modèles de grande taille (LLMs) à l’intérieur d’une portée opérationnelle sécurisée. Ils détectent les attaques de manipulation de prompts par les utilisateurs, appelées User Prompt attacks, ainsi que les attaques de manipulation à partir de documents externes, connues sous le nom de Document attacks. En réponse à ces menaces, Microsoft a lancé une API unifiée appelée Prompt Shields, qui vise à sécuriser les échanges avec les LLMs.
D’autre part, les techniques de spotlighting, telles que le delimiter spotlighting, le datamarking spotlighting et l’encoding spotlighting, offrent des moyens plus subtils de protéger vos prompts. Ces approches consistent à marquer le texte d’une manière spécifique pour indiquer à l’IA les parties qui doivent être traitées et celles qui doivent être ignorées. Ces techniques permettent de rendre évidentes les parties fiables du texte tout en préservant son contenu sémantique et ses performances en matière de tâches.
Lors de l’expérimentation de ces techniques avec ChatGPT, on a pu observer des résultats prometteurs, mais également identifier des limitations et des scénarios où ces approches peuvent échouer. Il est crucial de comprendre que malgré l’efficacité de ces techniques, les attaquants sont toujours à l’affût de failles et de contournements possibles. Il est donc impératif de rester vigilant et toujours prêt à adapter ses pratiques de prompting pour contrer de possibles menaces.
En conclusion, la protection de vos interactions avec les modèles d’IA générative exige une vigilance constante et une adaptation continue de vos stratégies de prompting. En utilisant des techniques telles que les prompt shields et le spotlighting, vous pouvez réduire les risques d’attaques malveillantes et garantir la sécurité de vos échanges avec les modèles d’IA. Restez informés, soyez préparés et gardez toujours un œil sur la sécurité de vos interactions avec l’IA générative.