Welches LLM ist am sichersten?

Diese Seite stellt die dokumentierten Befunde aus dem Modell-Verzeichnis gegenüber und erklärt, warum daraus keine Rangliste wird. Die Ursache liegt in der Bauart der Modelle — siehe Was ist Prompt Injection?.

Warum eine Rangliste in die Irre führt

Die vorliegenden Befunde stammen aus unterschiedlichen Untersuchungen, zu unterschiedlichen Zeitpunkten, mit unterschiedlichen Angriffsmengen. Ein Modell mit mehr Einträgen ist deshalb nicht unsicherer — häufig ist es schlicht häufiger untersucht worden, weil es verbreiteter ist.

Hinzu kommt die Übertragbarkeit: Angriffsvorlagen wie Policy Puppetry wirkten nach Darstellung der Veröffentlichung über Modellfamilien hinweg, ohne je Modell angepasst werden zu müssen. Ein Wechsel des Anbieters verschiebt in solchen Fällen wenig.

Belastbar ist nur die negative Aussage: Prompt Injection gilt bislang bei keinem Modell als grundsätzlich gelöst.

Worauf es stattdessen ankommt

• Rechte der Anwendung — siehe Least Privilege.
• Trennung von Daten und Kontrollfluss — siehe Dual-LLM-Muster und CaMeL.
• Prüfung der Ausgaben — siehe Ausgabeprüfung.
• Menschliche Freigabe für wirkungsvolle Aktionen.
• Ein eigener Testlauf im konkreten Aufbau — siehe Penetrationstest.

Häufige Fragen

Welches Sprachmodell ist am sichersten gegen Prompt Injection?

Keines gilt als sicher. Für jede große Modellfamilie sind Befunde dokumentiert, und Angriffsvorlagen wirkten in mehreren Fällen familienübergreifend. Die Absicherung gehört in die Anwendung, nicht in die Modellauswahl.

Bringt ein Wechsel zu einem neueren Modell mehr Sicherheit?

Er senkt meist die Erfolgsquote einfacher Angriffe, ersetzt aber keine Architektur. Mehrstufige und automatisierte Verfahren bleiben wirksam, weil sie nicht auf einer einzelnen Formulierung beruhen.