Разработчик представил middleware на базе Python и FastAPI, предназначенное для защиты LLM-приложений от атак типа prompt injection. Инструмент перехватывает входящие запросы и анализирует их на наличие вредоносных инструкций до того, как они попадут в модель. Это решение позволяет интегрировать слой безопасности в существующие агентные пайплайны, минимизируя риски манипуляции поведением ИИ.
Система работает как промежуточное звено в архитектуре приложения, проверяя промпты на соответствие заданным политикам безопасности. Использование FastAPI обеспечивает низкие задержки при обработке запросов, что критично для систем, работающих в режиме реального времени. Разработчики могут внедрять этот модуль в свои API-сервисы для фильтрации попыток обхода системных инструкций (jailbreak) и несанкционированного доступа к данным.
Инструмент ориентирован на интеграцию в инфраструктуру, где LLM выступают в роли агентов или сервисов, взаимодействующих с внешними пользователями. Подобный подход позволяет централизованно управлять безопасностью на уровне шлюза, не внося изменений в логику самих моделей или их веса.
Ключевые факты
- Инструмент реализован как middleware для фреймворка FastAPI на языке Python.
- Основная задача — фильтрация и обнаружение попыток prompt injection до передачи запроса в LLM.
- Решение спроектировано для легкой интеграции в существующие агентные архитектуры.
- Проект опубликован в открытом доступе на GitHub для использования в качестве защитного слоя API.