La prompt injection è una delle vulnerabilità più rilevanti nei sistemi basati su intelligenza artificiale generativa, in particolare nei Large Language Model. Questo tipo di problema nasce dal modo in cui i modelli interpretano il linguaggio naturale: per un LLM tutto è testo, senza una distinzione reale tra istruzioni, dati e contenuti forniti dall’utente. Di conseguenza, un input costruito in modo strategico può modificare il comportamento del modello, inducendolo a ignorare regole, policy o contesto originale.
Con l’integrazione sempre più diffusa degli LLM in chatbot, motori di ricerca, CMS, assistenti aziendali e sistemi di automazione, comprendere la prompt injection diventa essenziale per sviluppatori, aziende e professionisti digitali.
Cos’è la Prompt Injection
La prompt injection è una tecnica attraverso la quale un utente inserisce istruzioni aggiuntive o nascoste all’interno di un input apparentemente legittimo, con l’obiettivo di alterare il comportamento del modello. Il risultato può essere la rivelazione di informazioni che dovrebbero rimanere riservate, l’esecuzione di azioni non autorizzate o la produzione di output non coerenti con le finalità del sistema.
Il problema non risiede in un singolo bug, ma nella natura stessa dei modelli linguistici, che non possiedono una reale comprensione dell’intento o dell’autorità delle istruzioni, ma operano esclusivamente su base probabilistica e contestuale.
Tipologie di Prompt Injection
La forma più semplice è la prompt injection diretta, in cui l’utente fornisce istruzioni esplicite per sovrascrivere quelle precedenti, ad esempio chiedendo al modello di ignorare le regole impostate. Se il sistema non è adeguatamente protetto, il modello può seguire queste nuove indicazioni.
Esiste poi la prompt injection indiretta, particolarmente insidiosa, che si verifica quando il modello analizza contenuti esterni come pagine web, documenti, email o database. In questo caso le istruzioni malevole non provengono direttamente dall’utente, ma sono incorporate nel contenuto recuperato. Questo scenario è comune nei sistemi basati su Retrieval-Augmented Generation, dove l’AI combina informazioni esterne con il prompt originale.
Un’altra variante è il cosiddetto jailbreak, una tecnica più sofisticata che sfrutta giochi di ruolo, contesti narrativi o ambiguità linguistiche per aggirare i filtri di sicurezza. In questi casi il modello viene indotto a comportarsi come se fosse in una situazione fittizia, abbassando le proprie restrizioni.
Come Viene Usata la Prompt Injection
Dal punto di vista malevolo, la prompt injection può essere utilizzata per ottenere accesso a dati sensibili, aggirare policy aziendali, manipolare risposte automatiche o generare contenuti dannosi. In contesti aziendali, questo può tradursi in email errate, report alterati o risposte scorrette ai clienti.
Esiste però anche un utilizzo legittimo della prompt injection, soprattutto in ambito di sicurezza e ricerca. Tecniche simili vengono impiegate nel red teaming, nei test di robustezza dei modelli e nella ricerca accademica per individuare vulnerabilità e migliorare i sistemi di difesa.
Problemi e Rischi
Uno dei rischi principali riguarda la sicurezza dei dati. Un modello mal protetto può essere indotto a rivelare prompt di sistema, informazioni riservate, log interni o persino chiavi API, se queste sono incluse nel contesto.
Un altro problema rilevante è l’affidabilità del sistema. Output non controllati possono danneggiare la reputazione di un brand, fornire informazioni errate o portare a violazioni normative, come il GDPR o le future regolamentazioni sull’intelligenza artificiale.
Il rischio aumenta notevolmente quando l’AI è collegata a sistemi operativi reali, come database, CMS, strumenti di pagamento o workflow automatizzati. In questi casi una prompt injection può causare azioni concrete non autorizzate, con conseguenze economiche o legali.
Come Difendersi dalla Prompt Injection
La difesa dalla prompt injection richiede un approccio multilivello. È fondamentale separare in modo netto le istruzioni di sistema dai dati forniti dall’utente, evitando di concatenare direttamente gli input all’interno del prompt principale. L’uso di strutture rigide e delimitatori chiari riduce il rischio di interpretazioni ambigue.
Il cosiddetto prompt hardening aiuta a rafforzare il comportamento del modello attraverso istruzioni di sistema robuste, ridondanti e gerarchicamente prioritarie. Anche la validazione degli input gioca un ruolo chiave, tramite filtri semantici, rilevamento di pattern sospetti e limitazioni sulla lunghezza o complessità del testo.
A valle della generazione, è utile applicare controlli sull’output, utilizzando filtri di sicurezza o classificatori che intercettino risposte non conformi prima che vengano mostrate o utilizzate. Un altro principio essenziale è quello del least privilege: l’AI deve avere accesso solo alle risorse strettamente necessarie, evitando collegamenti diretti a sistemi critici.
Infine, il monitoraggio continuo attraverso logging e analisi degli input e degli output consente di individuare comportamenti anomali e migliorare progressivamente le difese.
