Lorsque vous utilisez des applications d’intelligence artificielle générative telles que ChatGPT, il est essentiel de vous protéger en utilisant des techniques de composition de prompts qui intègrent des boucliers et mettent en lumière les attaques de type infiltration déloyale. Dans cet article, nous avons exploré diverses stratégies de protection et de focalisation de prompts pour prévenir les tentatives malveillantes visant à compromettre vos sessions d’intelligence artificielle.
Les attaques de type infiltration peuvent se manifester de deux manières : les attaques directes où un utilisateur entre des prompts violant les règles de l’IA et les attaques indirectes où des parties malveillantes injectent des instructions non autorisées via des documents externes. Pour contrer ces menaces, il est crucial de mettre en place des boucliers et des techniques de mise en lumière pour signaler les éléments suspects dans vos prompts.
Les boucliers de prompts récemment développés offrent une protection contre les attaques utilisateurs et les attaques documentaires en identifiant les instructions malveillantes et les contenus inappropriés. Ils visent à limiter le comportement des modèles de langage importants (LLMs), ce qui renforce la sécurité et l’intégrité des applications d’IA.
Quant aux techniques de mise en lumière, elles consistent à marquer, délimiter ou encoder le texte afin de signaler clairement au modèle d’IA ce qui doit être considéré comme fiable et sûr. Par exemple, en utilisant des délimiteurs, des marques de données ou des encodages spéciaux, vous pouvez indiquer à l’IA ce qu’elle doit traiter avec attention et ce qu’elle doit ignorer.
Lors de nos expérimentations avec ChatGPT, nous avons constaté que ces techniques peuvent permettre à l’IA de repérer les éléments suspects dans vos prompts et de les traiter en conséquence. Cependant, il est crucial de rester vigilant et de comprendre les limites de ces approches, car les attaquants peuvent toujours contourner ces mesures de sécurité.
En résumé, en utilisant des stratégies de composition de prompts bien planifiées, vous pouvez renforcer la sécurité de vos interactions avec les applications d’IA générative et réduire les risques d’attaques malveillantes. Soyez prêt à adapter vos techniques en fonction des circonstances et à rester vigilant pour prévenir tout incident indésirable.