Are LLM-Agent Prompt-Injection Benchmarks Still Valid? A Cross-Model and Cross-Benchmark Study
यह अध्ययन प्रकट करता है कि वर्तमान अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट-इंजेक्शन बेंचमार्क वेंडर-विशिष्ट संतृप्ति (vendor-specific saturation) से ग्रस्त हैं, विभिन्न मूल्यांकन ढाँचों में परस्पर विरोधी मजबूती रैंकिंग उत्पन्न करते हैं, और उन रक्षा रणनीतियों को मान्य करने में विफल रहते हैं जो विविध LLM मॉडलों में सामान्यीकृत होती हैं।
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एक डिजिटल सहायक की कल्पना करें, जो एक परिष्कृत कंप्यूटर प्रोग्राम है जो आपके ईमेल पढ़ सकता है, आपका कैलेंडर देख सकता है और यहाँ तक कि पैसे भेजने या उड़ान बुक करने जैसे कार्य भी कर सकता है। ये उपकरण, जिन्हें एआई एजेंट (AI agents) के रूप में जाना जाता है, निर्देशों को सुनने और उन पर अमल करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं ताकि वे सहायक बन सकें। हालाँकि, उनकी एक गंभीर कमजोरी है: उन्हें छल किया जा सकता है। यदि कोई हमलावर किसी हानिरहित दिखने वाले दस्तावेज़ या ईमेल के भीतर एक गुप्त कमांड छिपा देता है, तो एजेंट उसे पढ़ सकता है, उसे अपने मालिक का वास्तविक आदेश समझ सकता है, और उस दुर्भावनापूर्ण निर्देश को पूरा कर सकता है। इसे 'प्रॉम्ट इंजेक्शन' (prompt injection) कहा जाता है। इन एजेंटों को सुरक्षित रखने के लिए, शोधकर्ताओं ने परीक्षणों की एक श्रृंखला, या बेंचमार्क बनाए हैं, जो यह देखने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं कि क्या एक एजेंट ऐसे छल का प्रतिरोध कर सकता है। उम्मीद यह रही है कि ये परीक्षण एक स्पष्ट स्कोर प्रदान करेंगे, जिससे हमें पता चल सके कि कौन से एजेंट सुरक्षित हैं और कौन से नहीं।
एक नया अध्ययन इन परीक्षणों की विश्वसनीयता को चुनौती देता है। शोध सुझाव देता है कि सुरक्षा को मापने का वर्तमान तरीका गहराई से त्रुटिपूर्ण है क्योंकि परिणाम पूरी तरह से इस बात पर निर्भर करते हैं कि किस विशिष्ट कंप्यूटर मॉडल का परीक्षण किया जा रहा है और किस विशिष्ट परीक्षण का उपयोग किया जा रहा है। लेखक ने पाया कि एक मॉडल एक परीक्षण पर पूरी तरह से सुरक्षित दिखाई दे सकता है जबकि दूसरे पर वह पूरी तरह से असुरक्षित हो सकता है। इसके अलावा, एक रक्षा रणनीति जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक प्रकार के लिए काम करती है, वह दूसरे पर लागू होने पर पूरी तरह विफल हो जाती है। इसका अर्थ यह है कि एक एकल संख्या जो एजेंट की सुरक्षा का प्रतिनिधित्व करने का दावा करती है, अक्सर भ्रामक होती है, जो इस वास्तविकता को छिपाती है कि सुरक्षा एक सार्वभौमिक गुण नहीं बल्कि एक विशिष्ट गुण है जो सॉफ़्टवेयर के ब्रांड और हमले के प्रकार के आधार पर बदलता है।
यह समझने के लिए कि यह क्यों महत्वपूर्ण है, एक व्यक्ति को यह देखना होगा कि इन एजेंटों को कैसे बनाया जाता है। उन्हें निर्देशों का पालन करने के लिए विशाल डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, लेकिन वे हानिकारक अनुरोधों को अस्वीकार करना भी सीखते हैं, जैसे डेटा चुराना या पैसे स्थानांतरित करना। शोधकर्ताओं ने परिदृश्य बनाए हैं यह परीक्षण करने के लिए कि क्या ये एजेंट तब भी इनकार कर सकते हैं जब हानिकारक अनुरोध को टेक्स्ट के एक बड़े ब्लॉक के भीतर छिपाया गया हो। अध्ययन ने एंथ्रोपिक (Anthropic), मेटा (Meta), अमेज़न (Amazon), मिस्ट्रल (Mistral) और डीपसीक (DeepSeek) सहित पांच प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों के ग्यारह अलग-अलग मॉडलों का परीक्षण किया। शोधकर्ताओं ने इन मॉडलों को दो अलग-अलग प्रकार के सुरक्षा परीक्षणों के माध्यम से चलाने के लिए एक एकल, सुसंगत परीक्षण प्रणाली का उपयोग किया। एक परीक्षण, जिसे इंजेजेंट (InjecAgent) कहा गया, इस पर केंद्रित था कि क्या एक एजेंट कोई खतरनाक कार्य करेगा, जैसे किसी अजनबी को पैसे भेजना। दूसरा परीक्षण, जो बीआईएपीए (BIPIA) नामक प्रणाली पर आधारित था, इस पर केंद्रित था कि क्या एजेंट हमलावर द्वारा लिखे गए टेक्स्ट के किसी हिस्से को दोहराएगा, जैसे कि जवाब में एक फर्जी लिंक डालना।
परिणामों ने एक चौंकाने वाला अंतर प्रकट किया। जब शोधकर्ताओं ने एंथ्रोपिक कंपनी के मॉडलों का खतरनाक कार्य वाले परीक्षण पर परीक्षण किया, तो एजेंटों ने शानदार प्रदर्शन किया, जिससे हमलावरों की सफलता दर शून्य प्रतिशत रही। परीक्षण इन मॉडलों के लिए "हल" (solved) होता हुआ प्रतीत हुआ। हालाँकि, जब यही परीक्षण अन्य कंपनियों के मॉडलों पर चलाया गया, तो परिणाम बहुत अलग थे। मेटा, अमेज़न और मिस्ट्रल के मॉडल परीक्षण में विफल रहे, जहाँ हमलावर सोलह से छिहत्तर प्रतिशत के बीच सफल रहे। यह इंगित करता है कि परीक्षण एक सार्वभौमिक मानक को नहीं माप रहा है; बल्कि, यह केवल उन विशिष्ट मॉडलों के लिए प्रभावी है जिनके लिए इसे मूल रूप से डिज़ाइन किया गया था। एक परीक्षण जो कहता है कि एक सिस्टम सुरक्षित है, वह दूसरे ब्रांड के लिए बेकार हो सकता है।
भ्रम तब और गहरा जाता है जब टेक्स्ट इंसर्शन (text insertion) से जुड़े दूसरे प्रकार के परीक्षण को देखा जाता है। यहाँ, रैंकिंग पूरी तरह से उलट गई। वे मॉडल जिन्हें पहले परीक्षण में सबसे सुरक्षित माना गया था, दूसरे परीक्षण में सबसे अधिक असुरक्षित पाए गए। उदाहरण के लिए, शीर्ष स्तर के एंथ्रोपिक मॉडलों ने, जो खतरनाक कार्यों को मना करने में उत्तम थे, टेक्स्ट इंसर्शन परीक्षण पर मिश्रित परिणाम दिखाए: जबकि क्लॉड ओपस 5 (Claude Opus 5) जैसे कुछ वेरिएंट में हमलावरों की सफलता दर 59% थी, क्लॉड हाउकु 4.5 (Claude Haiku 4.5) जैसे अन्य मॉडलों में यह 100% तक पहुँच गई। इसके विपरीत, कुछ मॉडल जो खतरनाक कार्यों में संघर्ष करते थे, वे टेक्स्ट इंसर्शन को अनदेखा करने में आश्चर्यजनक रूप से अच्छे थे; उदाहरण के लिए, टेक्स्ट इंसर्शन परीक्षण पर नोवा माइक्रो (Nova Micro) मॉडल की हमलावरों के लिए सफलता दर 8% थी, जबकि लामा 3.1 8B (Llama 3.1 8B) मॉडल ने 0% हासिल किया। यह विरोधाभास बताता है कि कोई एक "सबसे सुरक्षित" मॉडल नहीं है। कोई एजेंट सुरक्षित माना जाएगा या नहीं, यह पूरी तरह से इस बात पर निर्भर करता है कि खतरे को एक हानिकारक कार्य के रूप में परिभाषित किया गया है या अनचाही सामग्री के इंसर्शन के रूप में।
अध्ययन ने यह भी जांचा कि क्या कुछ सरल उपाय हैं जो सभी एजेंटों की रक्षा कर सकते हैं। शोधकर्ताओं ने दो सामान्य रक्षा रणनीतियों का परीक्षण किया: निर्देशों में चेतावनी संदेश जोड़ना और स्पष्ट रूप से यह चिह्नित करना कि टेक्स्ट के कौन से हिस्से अविश्वसनीय हैं। उन्होंने पाया कि ये रक्षात्मक उपाय सार्वभौमिक रूप से काम नहीं करते हैं। एक चेतावनी जिसने एक मॉडल पर हमले को रोक दिया, उसका दूसरे मॉडल पर कोई प्रभाव नहीं पड़ा। कुछ मामलों में, सबसे उन्नत और सक्षम मॉडल वास्तव में बचाव करने में सबसे कठिन थे, क्योंकि वे निर्देशों का पालन करने में इतने अच्छे थे कि वे सुरक्षित निर्देशों के साथ-साथ छिपे हुए दुर्भावनापूर्ण निर्देशों का भी उतनी ही तत्परता से पालन करते थे। सबसे सक्षम मॉडल अक्सर इंजेक्ट किए गए कमांड का पालन करते थे, जबकि कम सक्षम मॉडल कभी-कभी इसलिए निर्देशों का पालन करने में विफल रहे क्योंकि वे निर्देशों को समझने के लिए बहुत कमजोर थे, न कि इसलिए कि वे सुरक्षित थे।
यह शोध कृत्रिम बुद्धिमत्ता सुरक्षा के मूल्यांकन में एक मौलिक समस्या को उजागर करता है। एजेंटों को रैंक करने के लिए एक एकल लीडरबोर्ड या एक एकल स्कोर बनाने का वर्तमान दृष्टिकोण अपर्याप्त है। एक स्कोर जो सुझाव देता है कि एक मॉडल सुरक्षित है, वह उपयोग किए गए विशिष्ट परीक्षण या उस विशिष्ट कंपनी का परिणाम हो सकता है जिसने मॉडल बनाया है। लेखक का तर्क है कि सुरक्षा को शून्य में नहीं मापा जा सकता है। यह समझने के लिए कि एक एजेंट वास्तव में सुरक्षित है, आपको ठीक से निर्दिष्ट करना होगा कि किस प्रकार के हमले का परीक्षण किया जा रहा है, किस विशिष्ट मॉडल का उपयोग किया जा रहा है, और मॉडल को कैसे चलाया जा रहा है। इस विस्तृत संदर्भ के बिना, सुरक्षा के दावे भ्रामक होने की संभावना है, जो इन शक्तिशाली उपकरणों पर भरोसा करने वालों को सुरक्षा का झूठा अहसास दे सकते हैं। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि क्षेत्र को सरल, 'एक-आकार-सभी-के-लिए-उपयुक्त' मेट्रिक्स से हटकर एक अधिक सूक्ष्म समझ की ओर बढ़ना चाहिए जो इन जटिल और विविध डिजिटल खतरों की प्रकृति को स्वीकार करती हो।
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