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大型语言模型（LLMs）的OWASP十大风险指南：与Elastic一起进行漏洞缓解
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
现代应用程序，尤其是大型语言模型（LLMs）和生成性人工智能（GenAI），面临新的安全风险。OWASP制定了LLM应用程序的十大风险框架，而Elastic平台通过整合安全性、可观察性和数据管理，帮助组织应对这些风险，确保LLM应用的安全。
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关键要点
- 现代应用程序，尤其是大型语言模型（LLMs）和生成性人工智能（GenAI），面临新的安全风险。
- OWASP制定了LLM应用程序的十大风险框架，以帮助组织应对这些风险。
- Elastic平台通过整合安全性、可观察性和数据管理，确保LLM应用的安全。
- 安全现代GenAI应用程序需要在每个交易阶段提供可见性和控制点。
- Elastic提供统一架构，关联用户提示到后端基础设施的信号。
- Elastic的检测引擎利用机器学习和事件查询语言（EQL）来发现复杂攻击。
- Elastic平台的核心能力与OWASP LLM十大漏洞的缓解策略直接对应。
- 通过Elastic，组织可以有效管理OWASP LLM十大风险，推动AI创新。
❓
延伸问答
大型语言模型（LLMs）面临哪些安全风险？
大型语言模型（LLMs）面临新的安全风险，包括敏感信息泄露、数据和模型中毒、错误输出处理等。
OWASP为LLMs制定了什么框架？
OWASP制定了LLM应用程序的十大风险框架，以帮助组织应对这些安全风险。
Elastic平台如何帮助缓解LLMs的安全风险？
Elastic平台通过整合安全性、可观察性和数据管理，提供统一架构，帮助组织管理OWASP LLM十大风险。
如何确保现代GenAI应用程序的安全？
确保现代GenAI应用程序的安全需要在每个交易阶段提供可见性和控制点，使用Elastic的监控和检测能力。
Elastic的检测引擎是如何工作的？
Elastic的检测引擎利用机器学习和事件查询语言（EQL）来发现复杂攻击，并提供高保真警报。
OWASP LLM十大风险中，如何处理敏感信息泄露？
通过Elastic的APM数据过滤、自然语言处理和预构建检测规则，组织可以主动清理传输和存储中的敏感数据。
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