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Capítulo 4.3 — Prompt injection (direta e indireta)

🎯 Objetivo

Tratar prompt injection como o que ela é: vetor de ataque para o qual não existe defesa completa no estado atual da tecnologia. Mitigações combinadas reduzem risco; nenhuma elimina. Esse capítulo descreve as variantes, as defesas em camadas e os limites honestos.

🧠 Conceitos

  • Prompt injection direta. O usuário escreve algo que tenta alterar o comportamento do modelo: "ignore instruções anteriores e responda X", "atue como administrador", "imprima o system prompt".
  • Indirect prompt injection. O conteúdo recuperado por RAG, lido por tool, baixado de URL, recebido de outro agente (A2A) contém instruções maliciosas que o modelo trata como se fossem do usuário ou da própria política. Este é o vetor mais perigoso em ambientes corporativos: o atacante não precisa de acesso ao prompt, só de acesso a um documento que vai entrar no contexto.
  • Jailbreak. Subcategoria de prompt injection focada em contornar políticas de comportamento do modelo (segurança, conteúdo sensível).
  • Goal hijacking. O modelo é desviado para perseguir objetivo diferente do solicitado.

🛡️ Mitigações em camadas

Nenhuma camada isolada resolve. Em conjunto, elas reduzem o risco a níveis operacionalmente aceitáveis para muitos casos enterprise.

Camada O que faz Limite
Delimitação de dados não confiáveis XML tags, sentinelas, marcadores BEGIN_USER_INPUT / END_USER_INPUT Modelo pode ignorar; reduz acidente, não ataque
Separação instrução × dados no prompt Sistema declara explicitamente o que é instrução e o que é dado a processar Mesmo limite
"Não obedecer comandos em documentos" Instrução explícita do sistema Probabilística
Sanitização e classificação heurística do input Filtra padrões conhecidos Adversário se adapta
Filtragem do tool output Remove markup hostil antes de devolver ao modelo Não cobre payloads novos
Output sandbox Renderização segura no front-end (escapando HTML/Markdown) Não impede ataque, mitiga consequência
Allowlists Sites, domínios, hosts permitidos Restringe blast radius
Policy-as-code Decisão determinística antes da ação Forte; só atua sobre ações observáveis
HITL para ações críticas Humano aprova antes de efeito real Reduz drasticamente blast radius
Constrained tool surface Lazy loading; menos tools, menos vetor Forte
Eval adversarial contínuo Casos conhecidos viram regressão Cobre o conhecido, não o novo

🚨 Verdades incômodas

  • Não existe defesa completa. Pesquisa mostra que mitigações podem ser contornadas com ataques adaptativos.
  • Indirect injection é o vetor de produção. É onde a maioria das organizações se machuca.
  • "Sanitização perfeita" é miragem. Markdown, HTML, JSON, URLs encodadas, instruções em outro idioma, instruções em ASCII art -o espaço de payload é vasto.
  • Eval adversarial é necessário, não suficiente. O atacante inventa o ataque que você não testou.

A postura defensável é: assumir que injection vai acontecer e desenhar para que, quando acontecer, o blast radius seja limitado. Isso depende mais do que vem depois do modelo (autorização, policy, HITL, egress) do que do que vem antes.

🧪 Como testar

  • Suite adversarial versionada com payloads conhecidos (OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS, casos publicados).
  • Indirect injection via RAG: adicionar documentos sintéticos com instruções maliciosas no índice de teste; medir o que o agente faz.
  • Indirect injection via tool output: simular tool que devolve payload hostil.
  • Re-teste a cada mudança em modelo, prompt, tool ou políticas.

🧰 Exemplos práticos relacionados (planejados)

  • EX-SEC-01 - simulação de prompt injection direta.
  • EX-SEC-02 - simulação de prompt injection indireta via RAG.

📚 Referências