Adversarial prompts — специально сконструированные вводы, которые заставляют модель ошибаться, нарушать правила или выдавать некорректный вывод.
Определение
Adversarial prompts — это вредоносные или целенаправленно сложные вводы, созданные для того, чтобы вызвать у модели ошибку, нарушить её инструкции, обойти ограничения или получить вывод, который система не должна производить. В отличие от jailbreak-промптов, направленных на прямое снятие ограничений, adversarial prompts часто проще по форме и нацелены именно на сбой поведения: неверную классификацию, ложные рассуждения или генерацию некачественного контента.
Они используются в исследованиях устойчивости, тестировании моделей и проверке надёжности корпоративных LLM-продуктов.
Как работает
Adversarial prompts эксплуатируют слабые места в вероятностной структуре модели, её обучающих данных и внутренней логике. Модель, обученная на статистических закономерностях, может неправильно интерпретировать ввод, если он построен с целью сбить её с привычного паттерна.
Основные механизмы:
- Лингвистические искажения — ввод формируют с опечатками, перестановками, нелогичными частями речи.
- Структурные аномалии — модели дают некорректные ответы на текст, оформленный в необычных форматах.
- Контекстные ловушки — вопрос или задача построены так, чтобы спровоцировать халлюцинацию.
- Искажение намерения — ввод выглядит безопасным, но скрыто ведёт к недопустимой интерпретации.
- Комбинация сигналов — добавление конфликтующих инструкций, вводящих модель в противоречие.
В отличие от prompt injection, adversarial prompts не обязательно пытаются переписать системный контекст — они используют слабости reasoning и интерпретации.
Где применяется анализ adversarial prompts
- Оценка устойчивости моделей перед продакшеном.
- Безопасность чатботов и ассистентов.
- Тестирование многоагентных систем.
- Проверка систем модерации.
- Исследование уязвимостей reasoning.
- Анализ robustness в классификаторах и мультимодальных моделях.
Практические примеры
В задачах классификации: Небольшое изменение формулировки («неплохой» вместо «плохой») может привести к неверной классификации тональности.
В генерации текста: Манипулятивный вопрос с двойным отрицанием способен вызвать логическую ошибку или бессвязный ответ.
В мультимодальных моделях: Некорректная подпись или противоречивое описание изображения может привести к галлюцинации объекта.
В диалогах: Атакующие вводы могут вызывать эскалацию стиля, обход модерации или некорректные рассуждения.
Типы adversarial prompts
- Lexical attacks — искажение слов, добавление шумов.
- Syntactic attacks — нарушение структуры фраз.
- Semantic attacks — ввод, создающий смысловые ловушки.
- Contextual attacks — манипуляция контекстом для вызова неправильного ответа.
- Multimodal attacks — несовпадение между текстом и изображением.
- Reasoning attacks — ложные предпосылки, подталкивающие модель к ошибке.
Методы защиты
Надёжная защита требует комбинации стратегий:
- Model calibration — выравнивание уверенности модели.
- Adversarial training — включение атакующих вводов в обучающие данные.
- Guardrails — фильтры, блокирующие опасные паттерны.
- Input sanitization — очистка и нормализация ввода.
- Output checking — анализ вывода на ошибки и отклонения.
- Валидация в агентных системах — проверка действий, которые модель пытается выполнить.
Преимущества и ограничения анализа adversarial prompts
- Плюс: выявляет слабые места модели до релиза.
- Плюс: улучшает надёжность reasoning.
- Плюс: повышает устойчивость к манипулятивным запросам.
- Минус: невозможно охватить все варианты атакующих вводов.
- Минус: adversarial training может ухудшать обобщающую способность.
- Минус: защита всегда запаздывает относительно новых техник.
Связанные термины
- Prompt injection
- Jailbreak prompt
- Safety guardrails
- Alignment
- Robustness
- Content filtering
- Model constraints