Prompt injection: testar RAG e copilotos para além do filtro de entrada
NIST e OWASP tratam prompt injection como uma classe de ataque que pode chegar por pedidos diretos ou por conteúdo externo. Num sistema com pesquisa e ferramentas, pedir ao modelo que «ignore instruções maliciosas» não constitui uma fronteira de segurança.
- Natureza
- Guia técnico baseado em NIST e OWASP
- Âmbito
- RAG, copilotos e sistemas de IA com ferramentas
- Publicado e verificado
- 3 de agosto de 2026
- Limite
- Mitigações reduzem risco; não existe defesa universal contra todas as injeções

Em resumo
Documentos, páginas, e-mails e registos recuperados podem conter instruções que competem com o objetivo do sistema. O teste útil acompanha a cadeia completa: ingestão, indexação, recuperação, composição do contexto, decisão do modelo, autorização da ferramenta, validação da saída e registo. O controlo decisivo é impedir que texto não confiável conceda permissões ou transforme uma resposta em ação sem uma verificação independente.
- Prompt injection indireta entra por conteúdo recuperado, não apenas pela caixa de texto do utilizador.
- Separar instruções e dados ajuda, mas nenhum formato de prompt garante imunidade.
- A autorização de uma ferramenta deve validar identidade, objeto, ação, limite e contexto fora do modelo.
- O teste deve incluir exfiltração, escalada de ferramenta, persistência no índice e instruções fragmentadas.
A ameaça começa antes do prompt final
O NIST distingue ataques diretos e indiretos e assinala que as mitigações conhecidas têm limitações. O OWASP coloca prompt injection no topo dos riscos de aplicações com LLM e separa ainda fragilidades de vetores e embeddings.
Num RAG, a superfície inclui a fonte, parser, metadados, chunks, ranking, cache e contexto final. Num agente, acrescentam-se credenciais, ferramentas e efeitos externos.
Caminho que o teste deve observar
- 1 · INGERIRMarcar proveniência
Guardar origem, tipo, proprietário, tempo, confiança e transformações.
- 2 · RECUPERARPreservar fronteiras
Distinguir conteúdo, metadados, políticas e instruções de sistema.
- 3 · DECIDIRLimitar autoridade
O modelo propõe; uma política externa autoriza ou recusa.
- 4 · AGIRValidar parâmetros
Confirmar utilizador, objeto, ação, limite e efeito antes da ferramenta.
- 5 · APRENDERRegistar e limpar
Capturar decisão sem reintroduzir conteúdo hostil em memória ou índice.
Uma bateria mínima mede efeitos, não palavras proibidas
Crie casos a partir das capacidades reais do sistema. Uma injeção é material quando altera confidencialidade, integridade, disponibilidade, autorização ou compromisso humano — mesmo que a frase de ataque não apareça na saída.
Matriz de ataque e evidência
| Caso | Objetivo do atacante | Controlo a provar | Evidência |
|---|---|---|---|
| Documento recuperado | Substituir a tarefa | Dados nunca elevam prioridade | Contexto e decisão registados |
| Exfiltração | Obter segredo ou outro documento | Filtragem por identidade e objeto | Negação e ausência de dados |
| Ferramenta | Enviar, apagar ou alterar | Policy engine e confirmação | Pedido bloqueado antes da execução |
| Persistência | Contaminar índice ou memória | Quarentena e expiração | Artefacto removível e rastreável |
| Fragmentação | Montar instrução em várias fontes | Análise do conjunto recuperado | Teste multi-documento repetível |
Fechar a autorização antes de aumentar a autonomia
Comece por enumerar ferramentas e efeitos possíveis. Para cada uma, defina uma política determinística, credencial mínima, confirmação quando o impacto é material e rollback quando existe.
Reteste sempre que mudar modelo, embeddings, parser, ranking, prompt de sistema, fonte, ferramenta ou política.
- Usar corpus sintético de ataque separado de dados pessoais e segredos reais.
- Guardar versão e seed quando disponíveis, repetições e variação de resultados.
- Testar com credenciais sem privilégio e destinos descartáveis.
- Transformar cada falha em controlo, dono, prazo e teste de regressão.
Fontes consultadas
Consultadas na data de atualização indicada.
Abre numa nova janela.- 01NIST AI 100-2e2025 — Adversarial Machine LearningNIST · GL-NISTAI
- 02Adversarial Machine Learning: taxonomy and mitigationsNIST · GL-NISTAI
- 03NIST AI 600-1 — Generative AI ProfileNIST · GL-NISTAI
- 04LLM01: Prompt InjectionOWASP GenAI Security Project · GL-OWASPGENAI
- 05LLM08:2025 Vector and Embedding WeaknessesOWASP GenAI Security Project · GL-OWASPGENAI
- 06NIST AI Risk Management FrameworkNIST · GL-NISTAI
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