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Die Integration von Large Language Models (LLMs) in Anwendungen hat neue Sicherheitsrisiken mit sich gebracht, insbesondere durch sogenannte Promptware-Angriffe. Diese bösartig gestalteten Eingaben sind darauf ausgelegt, LLMs zu manipulieren und die Sicherheit der Anwendungen zu gefährden.

Was sind Promptware-Angriffe?

Promptware-Angriffe nutzen indirekte Eingabeinjektionen, um LLM-basierte Assistenten zu kompromittieren. Diese Angriffe erfolgen oft über alltägliche Benutzerinteraktionen wie E-Mails oder Kalendereinladungen. Forscher haben 14 Angriffsszenarien identifiziert, die von Spam und Phishing bis hin zur Kontrolle von Smart-Home-Geräten reichen.

Risikoanalyse und Bedrohungsbewertung

Ein neues Rahmenwerk zur Bedrohungsanalyse und Risikobewertung (TARA) zeigt, dass 73% der analysierten Bedrohungen ein hohes Risiko für Endnutzer darstellen. Durch gezielte Gegenmaßnahmen kann dieses Risiko jedoch erheblich reduziert werden.

Die Notwendigkeit neuer Sicherheitsansätze

Prompt-Injection ist ein grundlegendes Problem der aktuellen LLM-Technologie. Die Systeme können nicht zwischen vertrauenswürdigen und unzuverlässigen Daten unterscheiden, was eine Vielzahl von Angriffsmöglichkeiten eröffnet. Es bedarf neuer wissenschaftlicher Ansätze, um diese Sicherheitslücke zu schließen.

Die Forschungsergebnisse wurden Google mitgeteilt, das bereits entsprechende Gegenmaßnahmen implementiert hat.

Fazit

Promptware-Angriffe stellen eine ernsthafte Bedrohung für die Sicherheit von LLM-basierten Anwendungen dar. Die Entwicklung neuer Sicherheitsmaßnahmen ist entscheidend, um die Risiken für Endnutzer zu minimieren und die Integrität dieser Systeme zu gewährleisten.

Quelle: https://www.schneier.com/blog/archives/2025/09/indirect-prompt-injection-attacks-against-llm-assistants.html