О компании: Разрабатываем ИИ-сервисы под задачи бизнеса

OWASP LLM

LLM01:2025 — промпт-инъекция в OWASP LLM Top-10

В обеих редакциях OWASP-перечня первую строчку занимает один и тот же риск. Не случайно: практически каждый громкий инцидент с языковыми моделями в корпоративном сегменте начинался с того, что чужой текст получил силу команды. Разбираем позицию LLM01:2025 по существу.

Опубликовано: 18 сентября 2026 · Обновлено: 18 сентября 2026

Быстрый ответ

LLM01:2025 — промпт-инъекция, риск номер один OWASP LLM Top-10: подложенная команда воспринимается моделью как инструкция. Корень уязвимости — архитектурный: у модели нет строгого разделения команд и данных. Две формы: непосредственная (команда в диалоге) и опосредованная (команда в данных, которые модель читает сама). Приоритет мер — снизить цену компрометации: минимальные права, изоляция инструкций, подтверждение необратимых операций; фильтрация фраз — вторична.

Формулировка риска и её смысл

OWASP описывает LLM01 как ситуацию, когда входные данные изменяют поведение модели неожиданным для приложения образом. Сухая формулировка скрывает масштаб: «входные данные» — это всё, что модель когда-либо прочитает, а «изменение поведения» — спектр от изменённого тона ответа до выполнения операции в учётной системе.

Позиция устойчиво первая по двум причинам. Во-первых, уязвимость конституциональна для архитектуры больших языковых моделей: инструкции и содержимое кодируются одинаково, надёжного разделителя нет. Во-вторых, LLM01 — усилитель остальных пунктов перечня: скомпрометированная модель раскрывает данные (LLM02), действует через чужие права (LLM06), генерирует вредоносный вывод (LLM05). Закрытая первой позицией система дешевеет по всем остальным.

Два проявления одного риска

Внутри LLM01 различают непосредственное воздействие — команду пишет сам атакующий в интерфейсе приложения, и опосредованное — команда уже сидит в материале, который конвейер подаст модели без участия человека: страница, письмо, файл, запись базы, результат работы другого сервиса. Второе проявление считается более опасным: след атаки теряется в объёме легитимных данных, а одна закладка срабатывает многократно при каждом обращении к источнику.

Подробное сравнение этих форм с примерами вынесено в отдельный материал раздела; здесь важен вывод для приоритизации: меры против одной формы почти не работают против другой, проверять надо обе.

Почему классические средства не спасают

Команды безопасности по инерции пытаются решить задачу знакомыми инструментами, и три попытки типично проваливаются. WAF-подход со списками подозрительных фраз — язык слишком гибок, формулировка обходится заменой пары слов. «Усиленный системный промпт» — помогает против грубых попыток и проигрывает продуманным многошаговым воздействиям. Полный отказ от внешних данных в контексте — убивает сам смысл большинства корпоративных сценариев: ассистент, который ничего не читает, никому не нужен.

Работающая логика иная: признать возможность компрометации и строить систему так, чтобы успешная инъекция стоила дёшево. Отсюда приоритеты OWASP: контроль привилегий и действий, изоляция недоверенных данных, поведение по умолчанию с минимальными правами.

Самодиагностика: двенадцать контрольных вопросов

  • Какие каналы внешнего текста приходят в контекст каждой модели вашего парка?
  • Отличается ли обработка пользовательского ввода от обработки загруженных документов?
  • Проходят ли файлы санитизацию скрытых слоёв и невидимых символов?
  • Содержит ли системный промпт секреты, имена систем, персональные данные?
  • Есть ли в сервисе инструменты с необратимыми действиями и что мешает их вызову через инъекцию?
  • Требуется ли подтверждение человеком для операций за пределами чтения?
  • Фильтруется ли вывод на предмет служебной информации перед показом пользователю?
  • Журналируются ли запросы, действия и ответы достаточно полно для разбора инцидента?
  • Знает ли дежурная смена, как выглядит атака в логах и что отключать первым?
  • Прогонялся ли сервис на корпусе инъекций после последнего изменения конвейера?
  • Пересматривается ли список источников при расширении интеграций?
  • Есть ли владелец процесса, отвечающий за всё перечисленное целиком?

Отрицательные ответы размечают фронт работ: вопросы 1–4 про уменьшение площади, 5–7 про цену компрометации, 8–9 про обнаружение, 10–12 про устойчивость процесса.

Приоритетные контрмеры

ПриоритетМераЧто даёт
1Минимальные права инструментов, подтверждение человеком необратимогообнуляет тяжёлые последствия
2Вынос секретов и чувствительных данных из промптов и контекстаснижает цену раскрытия
3Разметка и изоляция внешних блоков данныхсокращает долю срабатываний
4Санитизация документов и страниц на входеубирает массовые закладки
5Выходной контроль служебной информациизакрывает эвакуацию контекста
6Журналирование и алертыпревращает атаку в обнаруживаемую
7Регулярные прогоны корпуса атакдержит защиту актуальной

Порядок не случаен: верхние строки не требуют разработки и дают наибольший эффект, нижние — инженерная надстройка, которая имеет смысл поверх уже закрытой базы.

Чек-лист приёмки нового сценария с моделью

Перед запуском любого нового ИИ-сценария в продакшен полезно формально ответить на четыре вопроса. Что модель читает — перечислить каналы и источники. Что модель может — перечень действий с правами. Что случится при компрометации — худший разумный сценарий ущерба. Как это заметят — индикаторы в журналах. Ответы фиксируются рядом с описанием сценария и пересматриваются при изменениях. Такая карточка весит страницу, но именно она отличает управляемый ИИ-контур от коллекции экспериментов.

Развитие во времени

Работа по LLM01 не заканчивается первым закрытием находок. Жизненный цикл защиты включает три постоянных процесса. Мониторинг деградации: доля успешных атак растёт незаметно после, казалось бы, безобидных изменений — добавленного сценария, нового источника данных, смены поставщика модели; регулярные прогоны корпуса ловят этот дрейф. Обучение людей: разработчики, знающие механику инъекций, проектируют конвейеры иначе; пользователи, понимающие, почему нельзя вставлять в ассистент внешние тексты без нужды, реже становятся переносчиками; короткие разборы реальных находок работают лучше общих курсов. Эскалация инцидентов: при обнаружении успешной атаки в продакшене действует заранее описанный порядок — сохранение следов, локализация, оценка утечки, уведомления; для утечек персональных данных внешние сроки заданы законом, и внутренний регламент обязан в них укладываться.

Компании, встроившие эти три процесса, говорят об LLM01 языком метрик и графиков; остальные — языком надежд. Разница видна в первом же серьёзном инциденте.

Коротко о главном

ПараметрЗначение
Позиция в спискеLLM01:2025 — риск номер один
Корень уязвимостиОтсутствие разделения команд и данных в архитектуре
Две формыНепосредственное и опосредованное воздействие
Приоритет мерСначала цена компрометации, затем фильтрация
Контроль качестваКарточка сценария и регулярные прогоны

Читать дальше

Частые вопросы о LLM01

Потому что уязвимость заложена в самой архитектуре: модель не различает команду и данные принципиально. Все остальные риски списка либо усиливаются успешной инъекцией, либо создают для неё условия.

Да. Изоляция ограничивает круг атакующих извне, но недоверенные данные попадают в контекст и без интернета: документы контрагентов, письма, записи систем. Вектор сохраняется в закрытой инфраструктуре.

Через перечень полномочий: какие действия и доступы есть у каждого ИИ-сервиса и сколько стоит инцидент при их злоупотреблении. Цифра потенциального ущерба, привязанная к конкретным правам, убеждает сильнее технических описаний.

Частичный: новые версии устойчивее к каноническим формулировкам, появляются встроенные классификаторы. Но фундаментальное свойство сохраняется, поэтому OWASP рекомендует архитектурные меры, а не надежду на следующую версию модели.

При каждом изменении конвейера — смене модели, промпта, инструментов и каналов данных — и по расписанию для регрессионных прогонов. Разовая настройка деградирует незаметно.

Нужна помощь с ИБ и защитой ИИ?

Аудит ИИ-использования, реестр ИИ-активов, регламент и контроли — приведём ИИ-контур в соответствие требованиям до того, как его проверят.

Или напишите напрямую: sales@vyshka.cloud

Следующий шаг

Проверить ваш ИИ-контур

Начните с чек-листа ИИ-комплаенса — бесплатно, без звонков. Дальше по результатам: аудит, реестр активов, регламент.

Обсудить защиту ИИ Чек-лист ИИ-комплаенса

Материал носит методический характер и актуален на 18.09.2026.