arXiv:2511.10720 65 13 нояб. 2025 г. PRO

PISanitizer: предотвращение инъекций промптов в LLM с длинным контекстом посредством санитарной обработки промптов

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ

Чем эффективнее и "сильнее" вредоносная инструкция, тем больше внимания она привлекает, и тем выше вероятность, что система ее обнаружит и обезвредит

Адаптировать под запрос

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к полному содержанию этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс

YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ

⚡ Оплатить через Tribute

Telegram Stars • Моментальный доступ

Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

Выберите модель ИИ:

Ваш запрос:

0 / 2000

~0.5-2 N-токенов ~10-30с

~0.3-1 N-токенов ~5-15с

65

УДОВЛЕТВОРИТЕЛЬНО

PISanitizer: предотвращение инъекций промптов в LLM с длинны...

Возможности

Обнаружение угроз 95%

Модерация контента 80%

Работа с огромными текстами 70%

Область

IT и разработка ПО 90%

Наука и исследования 85%

Медиа, журналистика и SMM 60%

Паттерн

Новое: Prompt Sanitization (PISanitizer) 100%

КОМУ ПОЛЕЗНО

Разработчик LLM-приложений

Кто: Разработчик LLM-приложений. Что: Защищает свои приложения от атак 'prompt injection'. Как: Встраивает PISanitizer на бэкенд для автоматического обнаружения и удаления вредоносных инструкций в пользовательском вводе или внешних данных, используя анализ внимания модели. Польза: Повышает надежность и безопасность LLM-приложений, предотвращая несанкционированное выполнение команд и утечку данных.

Специалист по кибербезопасности

Кто: Специалист по кибербезопасности. Что: Анализирует и предотвращает новые векторы атак на системы на базе LLM. Как: Использует принципы PISanitizer для разработки систем обнаружения аномалий и вредоносного контента, фокусируясь на 'внимании' модели к потенциально опасным фрагментам. Польза: Снижает риски эксплуатации уязвимостей LLM, защищая конфиденциальные данные и функциональность систем.

Контент-модератор

Кто: Контент-модератор. Что: Автоматизирует процесс выявления манипулятивного или вредоносного контента в больших объемах текста. Как: Адаптирует концепцию PISanitizer, используя двухэтапный промптинг, где LLM сначала выявляет 'манипулятивные инструкции' в пользовательских отзывах или статьях, а затем обрабатывает 'чистый' контент. Польза: Ускоряет модерацию, повышает точность выявления нежелательного контента и снижает человеческий фактор.

Маркетолог-аналитик

Кто: Маркетолог-аналитик. Что: Получает объективный анализ отзывов и обратной связи, очищенный от предвзятых или инъекционных сообщений. Как: Применяет двухэтапный промптинг, где LLM сначала идентифицирует и игнорирует потенциально манипулятивные отзывы (например, от конкурентов), а затем формирует отчет на основе оставшихся, 'чистых' данных. Польза: Повышает достоверность маркетинговых исследований и качество принимаемых решений.

Исследователь/Аналитик

Кто: Исследователь/Аналитик. Что: Обеспечивает объективность и непредвзятость при суммаризации или анализе больших объемов текстовых данных из различных источников. Как: Использует промптинг, который явно инструктирует LLM искать и игнорировать предвзятые или командные фрагменты в исходных материалах перед формированием ответа. Польза: Гарантирует более надежные и сбалансированные результаты анализа, минимизируя влияние скрытых манипуляций.

Разработчик RAG-систем

Кто: Разработчик RAG-систем. Что: Защищает RAG-системы от 'инъекций' через извлекаемые документы. Как: Интегрирует механизм, аналогичный PISanitizer, для предварительной очистки документов, извлекаемых из базы знаний, перед их подачей в LLM. Польза: Предотвращает компрометацию ответов RAG-систем вредоносными инструкциями, содержащимися в источниках.