LLM Backdoors at the Inference Level: The Threat of Poisoned Templates
Ariel Fogel, 2025, Pillar Security
Блог
Если где-то есть текст, значит, туда можно воткнуть промпт-инъекцию, что в очередной раз демонстрируют в небольшом исследовании ребята из Pillar Security. На этот раз носителями инъекций оказались файлы в формате GGUF, де-факто стандарте для обмена квантизованными моделями для локального запуска.
В случае с файлами GGUF вся нужная для инференса модели информация, вроде конфигурационных файлов, токенизатора и промпт-темплейта, поставляются или единым файлом, или набором GGUF-файлов без разделения по функциональности. А это значит, что злоумышленник может так сформировать встроенный промпт-темплейт (как вы, вероятно, знаете, у разных моделей могут быть разные промпт-темплейты, использованные при SFT, они распространяются как Jinja-файов), чтобы рядом с системным промптом всегда добавлялись нужные злоумышленнику инструкции.
Сценарий в данном случае ограничивается только вашим воображением, Pillar для демонстрации выбрали подгрузку потенциально зловредной js-нагрузки при генерации по запросу пользователя HTML-разметки. Понятно, что тут могут быть и указания добавлять в код бэкдоры, и политические установки, и многое другое.
Ситуация усугубляется тем, что на Huggingface в разделе конкретной модели обычно лежат все кванты вместе, условно от q2 до q8. При просмотре промпт-темплейта пользователь видит темплейт только первой загруженной версии: платформа предполагает, что все кванты имеют одинаковые темплейты, а значит, атакующий может загрузить самый непоплярный квант с чистым темплейтом, скрыв наличие инъекции во всех остальных.
Получается интересное сочетание промпт-инъекции и supply chain-атаки на относительно безопасный (по сравнению с pickle и производными) формат. Остается только напомнить, что не стоит скачивать модели из неофициальных (или хотя бы не обладающих репутацией) репозиториев, а то, что скачиваете – базово проверять на безопасность, и как видно, в эту проверку обязательно входит мониторинг темплейтов.
Ariel Fogel, 2025, Pillar Security
Блог
Если где-то есть текст, значит, туда можно воткнуть промпт-инъекцию, что в очередной раз демонстрируют в небольшом исследовании ребята из Pillar Security. На этот раз носителями инъекций оказались файлы в формате GGUF, де-факто стандарте для обмена квантизованными моделями для локального запуска.
В случае с файлами GGUF вся нужная для инференса модели информация, вроде конфигурационных файлов, токенизатора и промпт-темплейта, поставляются или единым файлом, или набором GGUF-файлов без разделения по функциональности. А это значит, что злоумышленник может так сформировать встроенный промпт-темплейт (как вы, вероятно, знаете, у разных моделей могут быть разные промпт-темплейты, использованные при SFT, они распространяются как Jinja-файов), чтобы рядом с системным промптом всегда добавлялись нужные злоумышленнику инструкции.
Сценарий в данном случае ограничивается только вашим воображением, Pillar для демонстрации выбрали подгрузку потенциально зловредной js-нагрузки при генерации по запросу пользователя HTML-разметки. Понятно, что тут могут быть и указания добавлять в код бэкдоры, и политические установки, и многое другое.
Ситуация усугубляется тем, что на Huggingface в разделе конкретной модели обычно лежат все кванты вместе, условно от q2 до q8. При просмотре промпт-темплейта пользователь видит темплейт только первой загруженной версии: платформа предполагает, что все кванты имеют одинаковые темплейты, а значит, атакующий может загрузить самый непоплярный квант с чистым темплейтом, скрыв наличие инъекции во всех остальных.
Получается интересное сочетание промпт-инъекции и supply chain-атаки на относительно безопасный (по сравнению с pickle и производными) формат. Остается только напомнить, что не стоит скачивать модели из неофициальных (или хотя бы не обладающих репутацией) репозиториев, а то, что скачиваете – базово проверять на безопасность, и как видно, в эту проверку обязательно входит мониторинг темплейтов.
👍7
tgoop.com/llmsecurity/577
Create:
Last Update:
Last Update:
LLM Backdoors at the Inference Level: The Threat of Poisoned Templates
Ariel Fogel, 2025, Pillar Security
Блог
Если где-то есть текст, значит, туда можно воткнуть промпт-инъекцию, что в очередной раз демонстрируют в небольшом исследовании ребята из Pillar Security. На этот раз носителями инъекций оказались файлы в формате GGUF, де-факто стандарте для обмена квантизованными моделями для локального запуска.
В случае с файлами GGUF вся нужная для инференса модели информация, вроде конфигурационных файлов, токенизатора и промпт-темплейта, поставляются или единым файлом, или набором GGUF-файлов без разделения по функциональности. А это значит, что злоумышленник может так сформировать встроенный промпт-темплейт (как вы, вероятно, знаете, у разных моделей могут быть разные промпт-темплейты, использованные при SFT, они распространяются как Jinja-файов), чтобы рядом с системным промптом всегда добавлялись нужные злоумышленнику инструкции.
Сценарий в данном случае ограничивается только вашим воображением, Pillar для демонстрации выбрали подгрузку потенциально зловредной js-нагрузки при генерации по запросу пользователя HTML-разметки. Понятно, что тут могут быть и указания добавлять в код бэкдоры, и политические установки, и многое другое.
Ситуация усугубляется тем, что на Huggingface в разделе конкретной модели обычно лежат все кванты вместе, условно от q2 до q8. При просмотре промпт-темплейта пользователь видит темплейт только первой загруженной версии: платформа предполагает, что все кванты имеют одинаковые темплейты, а значит, атакующий может загрузить самый непоплярный квант с чистым темплейтом, скрыв наличие инъекции во всех остальных.
Получается интересное сочетание промпт-инъекции и supply chain-атаки на относительно безопасный (по сравнению с pickle и производными) формат. Остается только напомнить, что не стоит скачивать модели из неофициальных (или хотя бы не обладающих репутацией) репозиториев, а то, что скачиваете – базово проверять на безопасность, и как видно, в эту проверку обязательно входит мониторинг темплейтов.
Ariel Fogel, 2025, Pillar Security
Блог
Если где-то есть текст, значит, туда можно воткнуть промпт-инъекцию, что в очередной раз демонстрируют в небольшом исследовании ребята из Pillar Security. На этот раз носителями инъекций оказались файлы в формате GGUF, де-факто стандарте для обмена квантизованными моделями для локального запуска.
В случае с файлами GGUF вся нужная для инференса модели информация, вроде конфигурационных файлов, токенизатора и промпт-темплейта, поставляются или единым файлом, или набором GGUF-файлов без разделения по функциональности. А это значит, что злоумышленник может так сформировать встроенный промпт-темплейт (как вы, вероятно, знаете, у разных моделей могут быть разные промпт-темплейты, использованные при SFT, они распространяются как Jinja-файов), чтобы рядом с системным промптом всегда добавлялись нужные злоумышленнику инструкции.
Сценарий в данном случае ограничивается только вашим воображением, Pillar для демонстрации выбрали подгрузку потенциально зловредной js-нагрузки при генерации по запросу пользователя HTML-разметки. Понятно, что тут могут быть и указания добавлять в код бэкдоры, и политические установки, и многое другое.
Ситуация усугубляется тем, что на Huggingface в разделе конкретной модели обычно лежат все кванты вместе, условно от q2 до q8. При просмотре промпт-темплейта пользователь видит темплейт только первой загруженной версии: платформа предполагает, что все кванты имеют одинаковые темплейты, а значит, атакующий может загрузить самый непоплярный квант с чистым темплейтом, скрыв наличие инъекции во всех остальных.
Получается интересное сочетание промпт-инъекции и supply chain-атаки на относительно безопасный (по сравнению с pickle и производными) формат. Остается только напомнить, что не стоит скачивать модели из неофициальных (или хотя бы не обладающих репутацией) репозиториев, а то, что скачиваете – базово проверять на безопасность, и как видно, в эту проверку обязательно входит мониторинг темплейтов.
BY llm security и каланы
Share with your friend now:
tgoop.com/llmsecurity/577