Безпечна інтеграція в майбутнє


Безпечна інтеграція в майбутнє

Захист від зламу ШІ: RLM-JB — новий підхід до виявлення спроб джейлбрейку та ін'єкцій у промпти

Майстер-клас: секрети випікання найсмачніших млинців!

08.07.2026

Український B2B-сектор стрімко переходить від чат-ботів до автономних ШІ-агентів. Вони вже аналізують логи, працюють з API, відповідають клієнтам і обробляють корпоративну пошту.
Зі зростанням повноважень ШІ зростає й рівень ризику. Prompt injection і jailbreak — більше не теорія, а пряма загроза корпоративним даним.

Чому стандартні форми безпеки вже не працюють?

Традиційні системи аналізують запит як суцільний текст і пропускають його, якщо не виявляють явних ознак атаки.
Проте хакери адаптувалися та маніпулюють контекстом за допомогою нових технік:
● Ефект «втрати посередині» (Context Dilution): великі мовні моделі мають широке контекстне вікно, але їхня увага розсіюється. Якщо сховати шкідливу інструкцію всередині об'ємного документа, LLM може проігнорувати її під час аналізу. Це дозволяє атаці пройти непоміченою.● Фрагментована атака: зловмисник розбиває шкідливу інструкцію на кілька частин. Кожен фрагмент окремо здається безпечним, але всередині LLM вони об'єднуються в цілісну команду.● Декодування та маскування: хакери можуть маскувати шкідливі інструкції, наприклад, зашифрувати їх або заховати серед звичайного тексту. Це ускладнює виявлення загрози за допомогою стандартних засобів.
Аналізувати весь текст як єдине ціле — стратегічна помилка. Ефективний захист ґрунтується на обов'язковій сегментації контенту. 

Новий підхід: рекурсивний аналіз у RLM-JB

RLM-JB (Recursive Language Models for Jailbreak Detection) — це рішення компанії Silverfort, яка спеціалізується на інноваційних інструментах для захисту ідентичностей і доступу в корпоративних системах. Розробники пропонують розбивати текст на частини (чанки), що є ключовим механізмом підвищення рівня безпеки, а не лише оптимізації.
Конвеєр захисту RLM-JB складається з трьох послідовних етапів:
1. Нормалізація та декодування
Система очищує вхідні дані, декодує приховані елементи (зокрема Base64) та приводить текст до єдиного формату, щоб нейтралізувати спроби маскування.
2. Сортування та маршрутизація (Triage)
Текст розбивається на дрібні фрагменти. Потім легка й швидка модель оцінює кожен чанк. Безпечні фрагменти проходять далі без зайвих витрат обчислювальних ресурсів. Якщо є мінімальна підозра — чанк надсилається на глибокий аналіз. Це допомагає контролювати витрати на API.
3. Кореляція між сегментами
Фреймворк порівнює фрагменти між собою, щоб виявляти атаки з розподіленим навантаженням (split-payload).
Тестування на датасетах AutoDAN та InjectPrompt показало: поєднання базових моделей OpenAI з RLM-JB підвищує виявлення джейлбрейків з 53,5% до 97–98% за незначної кількості помилкових спрацювань.
Єдиний мінус — невелика затримка у відповіді, оскільки система ретельно перевіряє текст. Такий підхід найкраще підходить для бізнес-процесів, де важливіше зберегти дані, ніж миттєво відповісти.

Що компанії варто перевірити вже зараз?

Якщо ваша компанія інтегрує або планує впроваджувати LLM у внутрішні продукти чи клієнтські сервіси, виконайте три першочергові кроки:
● Аудит повноважень ШІ-агентів: чітко визначте, до яких баз даних, API та систем має доступ ШІ. Якщо агент може змінювати дані або проводити транзакції, це зона критичного ризику.● Оцініть довжину та характер вхідних даних: якщо ШІ аналізує довгі документи від користувачів або сторонні електронні листи, ви автоматично маєте вразливість до ефекту «втрати посередині».● Протестуйте стійкість у середовищі Staging: спробуйте обійти власні фільтри за допомогою техніки розподіленого навантаження або наративного маскування. Оцініть, чи здатна ваша поточна архітектура розпізнати розподілену атаку.

Чим загрожує ігнорування ШІ-атак?

Якщо не звертати увагу на нові атаки, компанія може втратити клієнтські дані й отримати штрафи. Такі інциденти часто закінчуються судовими позовами та втратою довіри корпоративних клієнтів.
Спроба впровадити інновації без належного архітектурного захисту може заморозити технологічний розвиток компанії через внутрішні заборони InfoSec-відділу.

Як безпечно впровадити LLM?

Сучасний захист LLM вимагає структурних рішень, адже базових промптів вже недостатньо. Рекурсивний аналіз тексту став новим стандартом безпеки, який довів свою ефективність на практиці.
IT Specialist є офіційним партнером Silverfort в Україні: ми впроваджуємо інноваційні рішення та надаємо професійний супровід на всіх етапах.
Не відкладайте питання безпеки бізнесу! Зверніться до фахівців IT Specialist, щоб отримати доступ до провідних світових технологій кіберзахисту вже сьогодні.

IT Specialist — безпечна інтеграція в майбутнє.

Illustration


Зателефонувати

Офіс+38 (044) 390 81 90

Департамент продажів+38 (096) 390 81 90

Написати

moc.tsilaicepsti-ym%40olleh

Приїхати на каву

Бізнес-центр Sigma,бульвар Вацлава Гавела, 6, корпус 3, Україна, Київ, 03124

Illustration


Зателефонувати

Офіс+38 (044) 390 81 90

Департамент продажів+38 (096) 390 81 90

Написати

moc.tsilaicepsti-ym%40olleh

Приїхати на каву

Бізнес-центр Sigma,бульвар Вацлава Гавела, 6, корпус 3, Україна, Київ, 03124