Multi-Layer Prompt Injection Detectie voor Productie AI-Systemen
// SAMENVATTING
Naarmate AI-agents toegang krijgen tot gevoelige data en real-world acties, vormen prompt injection-aanvallen een kritiek beveiligingsrisico. Deze paper presenteert een multi-layer detectiepipeline ontworpen voor productie-implementatie, met state-of-the-art nauwkeurigheid en minimale systeemvereisten.
Onze aanpak behaalt een F1-score van 0.998 met een mediane latentie van 23ms, draaiend op CPU met slechts 355MB RAM, waardoor het praktisch is voor real-world implementatie zonder GPU-infrastructuur.
// BELANGRIJKSTE BIJDRAGEN
Productie-Klare Detectie
In tegenstelling tot academische oplossingen die GPU-clusters vereisen, draait onze pipeline efficiënt op standaard CPU-hardware. Dit maakt implementatie als middleware, browserextensies of embedded filters mogelijk zonder infrastructuuroverhead.
- Vier onafhankelijke detectielagen met complementaire sterktes
- Neuraal component met minder dan 30 miljoen parameters
- Ondersteuning voor 48+ talen out of the box
- Deterministische, reproduceerbare resultaten
// DREIGINGSMODEL
Real-World Aanvalsvectoren
De paper onderzoekt prompt injection in praktische contexten: verborgen instructies in documenten, kwaadaardige e-mailinhoud, gecompromitteerde webpagina’s en vijandige inputs gericht op AI coding assistants.
We demonstreren dat configuratie-gebaseerde verdedigingen (systeemprompts, allowlists) onvoldoende zijn tegen gemotiveerde aanvallers, waardoor dedicated detectie-infrastructuur noodzakelijk is.
// IMPLEMENTATIE
Integratiepatronen
De paper bespreekt praktische implementatie als:
- Pre-processing hooks voor Claude Code en vergelijkbare tools
- Transparante proxy voor OpenAI-compatibele API’s
- Browserextensie voor GitHub Copilot bescherming
- Inlet filter voor Open WebUI implementaties
- Middleware voor custom LLM gateway architecturen
// CITATIE