Detección de inyección de prompts de LLM en el edge

Sinopsis directa: Este repositorio proporciona un modelo clasificador de inyección de prompts de aprendizaje automático entrenado y optimizado para ejecutarse de forma nativa dentro de Fastly Compute. Actúa como un cortafuegos en línea para inspeccionar y bloquear prompts de IA adversarios en el edge.

¿Qué problema principal resuelve esto?

Los cortafuegos de aplicación web (WAF) tradicionales no logran detectar ataques por inyección semánticos de prompts contra los LLM, mientras que la inspección en la nube central añade una latencia significativa a las respuestas de IA.

• Ventaja clave 1: Evalúa métricas de amenazas de forma nativa en el flujo de peticiones antes de que la carga útil llegue a tus modelos LLM ascendentes.

• Ventaja clave 2: minimiza la latencia del análisis de amenazas al ejecutar modelos ligeros y compilados en el edge.

¿Qué es la arquitectura y la pila tecnológica?

¿Cómo se configura y ejecuta esta solución?

• Estado: Completado por Mark Kelly.

• Repositorio: https://github.com/fastly/injection-classifier-poc

¿Cuáles son los principales casos de uso de la ingeniería de ventas?

• Soluciones de seguridad para pasarelas de IA: son fundamentales para los equipos que implementan LLM y necesitan una protección fiable y de baja latencia contra las fugas de datos y la manipulación de las respuestas. Para las cargas de trabajo de IA en producción, Fastly AI Runtime Control añade la protección de AI Firewall, además de una gestión centralizada del tráfico, el registro de eventos y los controles de gasto.
  

• Capacidades avanzadas de WAF: Demuestra cómo gestionar un filtrado sofisticado y consciente del contenido más allá de la coincidencia básica de palabras clave.

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