Prompt Injection Attacks

О курсе

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

1. M1

   Основы prompt injection

   4 карт

   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.
   • 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.
   • 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.
   • 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.
2. M2

   Продвинутые техники

   4 карт

   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.
   • 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.
   • 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.
   • 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.
3. M3

   Защита и митигация

   4 карт

   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.
   • 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.
   • 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.
   • 4.
     Тестирование LLM-приложений на устойчивостьСистематическое 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.