В данной статье рассматривается феномен «инъекции запросов» в контексте современных больших языковых моделей (LLMs), что представляет собой актуальную проблему для разработчиков и исследователей в области ИИ. Исследование включает теоретический и методологический обзор научных публикаций, углубляющий понимание текущего состояния в этой области. Авторы представляют результаты кейс-стади, проводя сравнительный анализ лингвистической уязвимости популярных LLM, таких как Chat GPT 4o, Claude 3.5 и Yandex GPT. В ходе исследования были проведены эксперименты для проверки устойчивости этих моделей к различным векторным атакам с целью оценить, насколько эффективно каждая модель противостоит манипулятивным запросам, направленным на использование их лингвистических возможностей. На основе полученных данных была разработана таксономия типов атак «инъекции запросов», классифицирующая их по эффективности и нацеленности на конкретные LLM. Эта классификация помогает понять природу уязвимости и служит основой для будущих исследований в данной области. Кроме того, в статье предлагаются рекомендации по повышению устойчивости языковых моделей к негативным манипуляциям, что является важным шагом к созданию более безопасных и этичных систем ИИ. Эти рекомендации основаны на эмпирических данных и направлены на предоставление практических рекомендаций для разработчиков, стремящихся улучшить безопасность своих моделей против потенциальных угроз. Результаты исследования расширяют наше понимание лингвистической уязвимости в LLM и способствуют разработке более эффективных стратегий защиты, что имеет практическое значение для будущих исследований и внедрения LLM в различных сферах, включая образование, здравоохранение и обслуживание клиентов в целом. Авторы подчеркивают необходимость постоянного мониторинга и улучшения безопасности языковых моделей в условиях постоянно меняющегося технологического ландшафта. Представленные выводы призывают к постоянному диалогу между заинтересованными сторонами для решения проблем, связанных с «инъекцией запросов».