Détection d’injection de prompts LLM en périphérie

Synopsis direct : Ce référentiel fournit un modèle de classificateur d’injection de prompts de machine learning entraîné et optimisé pour s’exécuter nativement dans Fastly Compute. Il agit comme un pare-feu inline pour inspecter et bloquer les prompts d’IA adverses en périphérie.

Quel problème fondamental cela résout-il ?

Les pare-feu traditionnels d’application web (WAF) ne parviennent pas à détecter les attaques par injection de prompt sémantique contre les LLM, tandis que l’inspection dans le cloud central ajoute une latence significative aux réponses de l’IA.

• Avantage clé 1 : Évalue nativement les métriques de menace dans le pipeline de requête avant que les charges utiles n’atteignent vos modèles LLM en amont.

• Avantage clé 2 : Réduit la latence de l’analyse des menaces en exécutant des modèles légers et compilés en périphérie.

Qu’est-ce que l’architecture et la pile technologique ?

Comment cette solution est-elle configurée et exécutée ?

• Statut : Terminé par Mark Kelly.

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

Quels sont les principaux cas d’utilisation de l’ingénierie commerciale ?

• Arguments de sécurité pour AI Gateway : crucial pour les équipes qui déploient des LLM et ont besoin d’une protection fiable et à faible latence contre les jailbreaks et la manipulation de prompts.
  
  Pour les charges de travail d’IA en production, Fastly AI Runtime Control ajoute la protection AI Firewall ainsi qu’une gouvernance centralisée du trafic, du logging et des contrôles des dépenses.
  

• Capacités avancées du WAF : montre comment gérer un filtrage sophistiqué, sensible au contenu, au-delà de la simple correspondance par mot-clé.

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