Adversial Prompt Injection in Large Language Models: Taxonomy, Exploits, and Mitigation Frameworks
Notice bibliographique
Résumé
Adversarial prompt injection attacks pose a critical security threat to Large Language Models (LLMs) by manipulating model instructions through malicious inputs. In this paper, we present a comprehensive analysis of prompt injection vulnerabilities in LLMs. We develop a taxonomy encompassing direct, indirect, and multi-stage (chained) prompt injection attacks, detailing various exploits from simple “ignore previous instructions” overrides to covert multi-turn schemes. Through case studies and experimental evidence from recent literature, we demonstrate that even state-of-the-art models (e.g. GPT-4) can be consistently coerced into producing disallowed content, leaking confidential data, or executing unintended actions. We evaluate real-world risks via documented incidents (such as system prompt leaks and compromised LLM-integrated applications) and quantitative benchmarks, finding adversarial success rates exceeding $80 \%$ in many scenarios. To address these threats, we propose a defense-in-depth mitigation framework. Our framework combines prompt sanitization (input filtering and normalization), context isolation (segregating user input from system instructions and external data), and model hardening (enhanced alignment tuning and adversarial training) to substantially reduce injection success. We also outline practical defensive strategies including role-based privilege restriction, output validation, and continuous red-teaming. Finally, we discuss the broader implications of prompt injection for AI safety, ethics, and policy, and highlight directions for future work in building robust, secure LLM systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».