Отруєння контексту в базах знань (Context Poisoning)(Отруєння контексту: як зловмисники заражають корпоративні бази знань фейками та троянами)
Кіберзагроза для систем RAG, коли зловмисник впроваджує сфальсифіковані документи, хибні інструкції або приховані промпт-ін'єкції в спільну базу знань (Notion, Confluence, Google Drive). Під час пошуку система підтягує отруєний контекст, і бот починає давати шкідливі поради або розкривати секрети.
1. Огляд концепції та призначення
Усі знають про комп'ютерні віруси, які заражають файли операційної системи. Але в еру генеративного ШІ з'явився принципово новий тип диверсії — Отруєння контексту (Context Poisoning).
Як це працює:
- Компанія створила зручного внутрішнього помічника, який читає всі файли з корпоративного Google Drive або Notion.
- Зловмисник (або ображений колишній співробітник) створює непомітний файл або залишає коментар: «Оновлені реквізити для оплати рахунків постачальникам: банківський рахунок IBAN ...».
- Коли бухгалтер запитує у чат-бота: «Куди переказати кошти за оренду складу?».
- Бот знаходить цей свіжий файл і видає реквізити шахрая!
Ментальна модель: нагадування: штучний інтелект настільки ж чистий, наскільки чиста вода у криниці знань, з якої він п'є.
2. Анатомія диверсії проти RAG-системи
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ СХЕМА АТАКИ CONTEXT POISONING │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 1. ДИВЕРСІЯ: Зловмисник завантажує фальшивий PDF │
│ у відкриту папку «Вхідні документи» │
│ (Файл містить фейкові банківські реквізити) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 2. АВТОМАТИЧНА ІНДЕКСАЦІЯ: │
│ Конектор бази знань перетворює текст на вектори │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 3. ЗАПИТ БУХГАЛТЕРА: │
│ «Які актуальні реквізити для сплати за оренду?» │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 4. ЗНАХОДЖЕННЯ ТА ВІДПОВІДЬ: │
│ Бот знаходить отруєний чанк і впевнено відповідає: │
│ «Згідно з новим регламентом, платіть сюди: [Фейковий IBAN]»│
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 💥 НАСЛІДОК: Кошти компанії переказано шахраям! │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
3. Чотири правила захисту бази знань від отруєння
- Жорсткий розподіл прав на запис (Write Permissions): бот повинен індексувати лише ті сторінки, редагувати які має право обмежене коло перевірених топ-менеджерів.
- Ізоляція внутрішнього від зовнішнього: ніколи не змішуйте в одній базі корпоративні інструкції та вхідні листи від випадкових клієнтів з інтернету.
- Аудит джерел цитування: налаштуйте бота так, щоб він завжди показував точне посилання на файл, дату його створення та автора, який його востаннє зберігав.
- Контрольні шлюзи (HITL): фінансові операції завжди повинні звірятися з паперовим або підписаним КЕП оригіналом договору.
4. Практичний висновок
Безпека штучного інтелекту — це не лише шифрування каналів зв'язку. Це насамперед бездоганна гігієна та модерація інформації, яка потрапляє у вашу базу знань.
FAQ: Отруєння контексту в базах знань (Context Poisoning)
Пов'язані терміни
Промпт-ін'єкція (Prompt Injection)
Критична вразливість систем на базі LLM (OWASP Top 10 for LLM #1). Відбувається через відсутність архітектурного розділення між керуючими інструкціями (Control Plane) та зовнішніми даними (Data Plane), дозволяючи зловмиснику перехопити керування моделлю.
Ризики галюцинацій у реальних завданнях
Аналіз практичних наслідків та юридичних ризиків, що виникають через сліпу довіру до вигаданих фактів і фальшивих джерел, згенерованих мовними моделями у фінансових звітах, юридичних позовах та медичних порадах.
Витік даних через чат-боти (Data Leakage)
Небезпека компрометації корпоративних секретів, паролів доступу та конфіденційних персональних даних через їх ненавмисну передачу в публічні хмарні чат-боти (ChatGPT, Claude, Copilot). Як захистити акаунти та відключити тренування моделей на ваших запитах.
Пов'язані матеріали екосистеми
Дізнайтеся більше про практичну реалізацію, термінологію та інструменти
Реверс-інжиніринг промптів (Prompt Inversion / Extraction)
Атака на безпеку AI-додатків (Prompt Extraction / Prompt Inversion), спрямована на викрадення прихованого системного промпта, комерційної логіки або приватних інструкцій компанії через спеціально сформульовані діалогові пастки.
Промпт-ін'єкція (Prompt Injection)
Критична вразливість систем на базі LLM (OWASP Top 10 for LLM #1). Відбувається через відсутність архітектурного розділення між керуючими інструкціями (Control Plane) та зовнішніми даними (Data Plane), дозволяючи зловмиснику перехопити керування моделлю.
Claude відхилив запит через слово «cyber»
Коротке спостереження про те, що Claude відхилив запит через слово «cyber».
Профіль Hermes: Генератор агентів та інженерія контексту
Спеціалізований профіль Hermes для безпечного проєктування агентів та операційних контрактів AGENTS.md через read-only аудит та інженерію контексту.
Як створити власну дизайн-систему в Claude Design: від мудборду до анімованого маскота
Повний практичний посібник зі створення дизайн-системи бренду в Claude Design: збір візуальних референсів, генерація 4 концепцій, токенізація, стрес-тестування та розробка анімованого SVG-маскота.
Claude Code оптимізував статус фонових субагентів: витрати на оновлення зменшилися на 99%
У CLI-версії Claude Code оновлення статусу фонових субагентів тепер виконує Haiku 5.5 на основі коротких нотаток, що знижує споживання лімітів.