Aller au contenu
← Toutes les actus
Databricks Blog14 juillet 2026

Bloquer les attaques à retardement : politiques contextuelles dans Omnigent

Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais

Résumé

Omnigent permet désormais de mettre en place des politiques contextuelles qui suivent le risque sur l'ensemble d'une session afin de bloquer les attaques par injection indirecte de prompt à retardement (« slow-burn »), stoppant ainsi le vol de données lors de l'étape sortante sans nécessiter de modifications de l'agent. Ces politiques inviolables ne peuvent être contournées ou désactivées par l'agent, garantissant que tout refus de politique l'emporte et qu'une approbation humaine est requise pour tout changement.

• L'attaque : Une injection indirecte de prompt décompose le vol de données en étapes ordinaires : lire un document, en lire un autre, rédiger un résumé et l'envoyer vers l'extérieur. Aucun agent ou modèle unique ne peut détecter cela, car chaque étape s'inscrit dans ses autorisations et semble correcte de manière isolée. L'attaque n'est visible que sur l'ensemble de la session. • La défense : Une unique politique contextuelle implémentée avec Omnigent suit le risque tout au long de la session et bloque l'étape sortante dès que l'agent a lu trop de contenus sensibles. Nous montrons comment elle stoppe l'attaque en direct, sans aucune autre modification de l'agent. • Résistance aux altérations : L'agent ne peut pas contourner la protection ni la désactiver. Il ne dispose d'aucun outil pour supprimer ou affaiblir une politique ; en ajouter une nécessite une approbation humaine, et lorsque les politiques se combinent, tout refus l'emporte.

Articles similaires

News

Brickster Voices : à la découverte de Clara Kurian

databricks-blog22h ago
News

Comment Flo Health a conçu des modèles open source plus sûrs et plus utiles avec Databricks AI Runtime

databricks-blog23h ago
News

Comment la Californie a construit son profil de santé comportementale des comtés sur Databricks

databricks-blog3d ago
News

Du post-entraînement à la production : comment TinyFish fait tourner son modèle natif web sur Databricks AI Runtime

databricks-blog3d ago