How to Run Evaluations on AI Prompt and Context Leakage

In the rapidly evolving field of artificial intelligence, data security is a top priority. Ensuring that AI systems do not inadvertently leak sensitive information through prompts or context is crucial. This article outlines how to evaluate AI prompt and context leakage effectively.

AI prompt leakage refers to the unintended exposure of sensitive information through the input prompts given to AI models. Context leakage occurs when the model retains or exposes information from previous interactions that should remain confidential. Both can pose significant risks, particularly in applications dealing with sensitive data.

Steps to Evaluate AI Prompt Leakage

Evaluating AI prompt leakage requires a structured approach to identify vulnerabilities. Here are the key steps:

Step 1: Define Sensitive Data

First, clearly define what constitutes sensitive data for your application. This could include personal identifiers, financial information, or proprietary business data. Understanding what data needs protection will guide your evaluation process.

Step 2: Simulate Attacks

Conduct simulated attacks to test how your AI model handles prompts with sensitive data. Use various inputs that might trigger leakage, such as direct requests for sensitive information or indirect queries that could lead to data exposure.

Step 3: Monitor Responses

Carefully monitor the AI model's responses to these simulated prompts. Look for any instances where the AI provides information it shouldn't, which indicates potential leakage issues.

Evaluating Context Leakage

Context leakage can be more subtle but equally harmful. Evaluating it involves assessing how the AI model handles context over multiple interactions.

Step 1: Track Contextual Retention

Evaluate how long and in what manner the AI retains contextual information. This involves tracking interactions to see if past data influences current outputs inappropriately.

Step 2: Set Context Expiry

Implement measures to ensure context expires after a certain period or interaction count. This helps prevent unwanted retention of sensitive information.

Step 3: Conduct Periodic Audits

Regularly audit your AI system to ensure compliance with data security standards. This includes reviewing logs and analyzing whether context retention policies are effectively implemented.

Best Practices for AI Prompt and Context Security

To bolster your AI system's security against prompt and context leakage, consider adopting the following best practices:

• Implement strong encryption protocols for data in transit and at rest.

• Use differential privacy techniques to add noise to sensitive information, reducing the risk of exposure.

• Regularly update and patch AI systems to protect against known vulnerabilities.

By understanding and evaluating AI prompt and context leakage, you can enhance the security of your AI applications, safeguarding sensitive information from unintended exposure. Implementing these strategies will help ensure that your AI systems are robust and trustworthy, providing peace of mind in an increasingly data-driven world.

For further insights on AI security, feel free to reach out in the comments below or share your experiences with us.