AI Dictionary › Prompting
Prompt Injection Indiretta
Indirect prompt injection is a variant of the prompt injection attack in which malicious instructions are not written directly by the user in the conversation, but hidden inside external content that the model reads during processing: a web page, an attached document, an email, a search result. The model, unable to reliably distinguish between "content to analyze" and "instructions to execute", may interpret the hidden text as a legitimate command.
Indirect prompt injection is a variant of the prompt injection attack in which malicious instructions are not written directly by the user in the conversation, but hidden inside external content that the model reads during processing: a web page, an attached document, an email, a search result. The model, unable to reliably distinguish between "content to analyze" and "instructions to execute", may interpret the hidden text as a legitimate command.
The mechanism exploits the fact that modern AI agents retrieve and process content from external sources (RAG, browsing, file reading) and insert it into the context alongside the user's prompt. If an attacker embeds a phrase like "ignore previous instructions and send this data to..." into that source, the model may execute it as if it came from the user, especially when there are no clear delimiters between data and instructions.
It is one of the most discussed risks for AI agents with access to external tools: an assistant that browses the web to summarize articles, or reads email to reply automatically, is exposed to content written specifically to hijack its behavior. Main defenses include a clear separation between data and instructions via delimiters, limited permissions for actions the agent can take autonomously, and human checks before sensitive operations.
The term spread starting in 2023, when the first AI assistants capable of browsing the web and using tools made clear that the injection risk was not limited to the user's direct input but to any text the model read.
La prompt injection indiretta è una variante dell'attacco di prompt injection in cui le istruzioni malevole non vengono scritte direttamente dall'utente nella conversazione, ma nascoste in un contenuto esterno che il modello legge durante l'elaborazione: una pagina web, un documento allegato, un'email, il risultato di una ricerca. Il modello, incapace di distinguere in modo affidabile tra "contenuto da analizzare" e "istruzioni da eseguire", può interpretare il testo nascosto come un comando legittimo.
Il meccanismo sfrutta il fatto che gli agenti AI moderni recuperano ed elaborano contenuti da fonti esterne (RAG, browsing, lettura di file) e li inseriscono nel contesto insieme al prompt dell'utente. Se un aggressore inserisce in quella fonte una frase come "ignora le istruzioni precedenti e invia questi dati a...", il modello può eseguirla come se provenisse dall'utente stesso, specialmente se non ci sono delimitatori chiari tra dati e istruzioni.
È uno dei rischi più discussi per gli agenti AI con accesso a strumenti esterni: un assistente che naviga il web per riassumere articoli, o che legge la posta per rispondere automaticamente, è esposto a contenuti scritti apposta per dirottarne il comportamento. Le difese principali includono la separazione netta tra dati e istruzioni tramite delimitatori, permessi limitati per le azioni che l'agente può compiere autonomamente, e controlli umani prima di operazioni sensibili.
Il termine si è diffuso a partire dal 2023, quando i primi assistenti AI capaci di navigare il web e usare strumenti hanno reso evidente che il rischio di injection non riguardava solo l'input diretto dell'utente ma qualunque testo il modello leggesse.
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