Самая горячая тема 2026 года — атаки на LLM! Прямые и косвенные инъекции, jailbreak-техники, обход guardrails и эксфильтрация данных через AI. 12 уроков, которые сделают тебя хакером нового поколения — тем, кто ломает искусственный интеллект.
Чему ты научишься
✓классифицировать виды prompt injection атак по таксономии
✓проводить прямые и косвенные инъекции в LLM-приложения
✓обходить системные промпты и guardrails различных LLM
✓выполнять многоступенчатые атаки с цепочками промптов
✓эксфильтрировать данные через LLM-приложения
✓тестировать LLM-приложения на устойчивость к инъекциям
Что нужно знать
•
базовое понимание работы LLM (ChatGPT, Claude и др.)
•опыт использования AI-ассистентов и промпт-инжиниринга
•понимание основ веб-безопасности
•доступ к LLM API (OpenAI, Anthropic или open-source модели)
Программа
M1
Основы prompt injection
4 карт · 4 шагов · тест 12 вопросов
Новая эра хакинга начинается здесь — разбираем почему LLM уязвимы к инъекциям, изучаем прямые и косвенные атаки и строим полную таксономию угроз AI
1.
Что такое prompt injection и почему это опасноPrompt injection — это класс атак, позволяющий злоумышленнику перехватить управление LLM-приложением через манипуляцию входными данными.1 шагов
2.
Прямые инъекции в пользовательский вводDirect prompt injection позволяет атакующему через пользовательский интерфейс перезаписать системные инструкции, украсть данные из контекста и заставить LLM выполнить произвольные действия.1 шагов
3.
Косвенные инъекции через внешние данныеIndirect prompt injection внедряет вредоносные инструкции в данные, которые LLM обрабатывает из внешних источников — веб-страницы, документы, email, базы данных — без прямого взаимодействия атакующего с приложением.1 шагов
4.
Таксономия атак на LLM-приложенияСистематическая классификация prompt injection атак по OWASP LLM Top 10 и академическим исследованиям — от простых override до сложных multi-modal injection через изображения и аудио.1 шагов
M2
Продвинутые техники
4 карт · 4 шагов · тест 13 вопросов
Обходим всё, что считалось защитой — jailbreak-техники, многоступенчатые атаки и эксфильтрация данных через AI, которая сама не понимает, что её используют
1.
Обход системных промптов и guardrailsSystem prompts и guardrails — первая линия защиты LLM-приложений, но они не являются security boundary и могут быть обойдены через encoding, delimiter confusion, context overflow и другие техники.1 шагов
2.
Jailbreak-техники и их эволюцияJailbreak — подкласс prompt injection, нацеленный на обход safety alignment модели для генерации запрещённого контента, эволюционировавший от простого DAN до sophisticated persona-based и multi-turn атак.1 шагов
3.
Многоступенчатые атаки и цепочки промптовMulti-step prompt injection атаки используют цепочки промптов, tool chaining и memory poisoning для обхода защит, которые эффективно блокируют одноходовые атаки.1 шагов
4.
Эксфильтрация данных через LLMData exfiltration через LLM использует markdown rendering, image URLs, tool abuse и side channels для скрытной передачи конфиденциальных данных из контекста модели на сервер атакующего.
M3
Защита и митигация
4 карт · 4 шагов · тест 14 вопросов
Переключаемся на сторону защиты — валидация промптов, архитектурные паттерны безопасности и тестирование, которое спасёт твоё LLM-приложение от взлома
1.
Валидация и санитизация промптовInput validation и output sanitization — первая линия защиты LLM-приложений: regex-фильтры, LLM-классификаторы, перефразирование ввода и очистка вывода блокируют большинство базовых injection-атак.1 шагов
2.
Архитектурные паттерны защиты LLM-приложенийАрхитектурные паттерны — dual-LLM, privilege separation, sandboxed execution, human-in-the-loop — обеспечивают defense-in-depth на системном уровне, компенсируя невозможность полной защиты на уровне промпта.1 шагов
3.
Мониторинг и детекция prompt injectionReal-time мониторинг LLM-приложений через anomaly detection, conversation analysis, tool call auditing и honeypot-механизмы позволяет обнаруживать prompt injection атаки в production и реагировать до нанесения ущерба.1 шагов
4.
Тестирование LLM-приложений на устойчивость
1 шагов
Систематическое red teaming LLM-приложений через автоматизированные тест-сьюты, fuzzing, regression testing и continuous security validation — обязательная практика для production-ready LLM-систем в 2026 году.
