LLM 大语言模型人工智能应用十大安全威胁(OWASP)
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原文中文，约21900字，阅读约需52分钟。
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内容提要
本文讨论了基于大型语言模型（LLM）系统中的安全漏洞，包括过度代理、过度依赖和模型盗窃。为了防止这些漏洞，可以限制代理权限、交叉验证输出、实施自动验证机制、分解任务、清晰传达风险和限制，并建立安全的编码实践和准则。此外，还可以记录和监控LLM活动、实施速率限制和授权措施。
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关键要点
- 2022年底，ChatGPT的推出引发了对大型语言模型(LLM)的广泛关注，但安全协议的建立滞后于其应用，导致高风险问题。
- OWASP旨在为开发人员、数据科学家和安全专家提供实用的安全指南，以应对LLM应用中的安全复杂性。
- OWASP LLM应用前10名漏洞列表基于近500名专家的集体知识，经过多轮投票和审查形成。
- LLM01：提示词注入，攻击者通过设计输入操纵LLM执行意外操作，可能导致数据泄露和社会工程学问题。
- LLM02：不安全的输出处理，未经审查的LLM输出可能导致XSS、CSRF等严重后果。
- LLM03：训练数据中毒，篡改训练数据可能引入安全性和道德行为的漏洞。
- LLM04：拒绝服务模型，攻击者通过资源密集型操作导致服务降级或高成本。
- LLM05：供应链漏洞，易受攻击的组件或服务可能导致安全攻击。
- LLM06：敏感信息泄露，LLM可能在输出中泄露机密数据，导致隐私侵犯。
- LLM07：不安全的插件设计，插件可能存在不安全的输入和不足的访问控制。
- LLM08：过度代理，LLM系统可能因过多的功能和权限而导致意外后果。
- LLM09：过度依赖，过度依赖LLM可能导致错误信息和法律问题。
- LLM10：模型盗窃，未经授权的访问和复制专有LLM模型可能导致经济损失和竞争优势受损。
- 为防止这些漏洞，建议实施权限限制、交叉验证输出、自动验证机制、任务分解和安全编码实践等措施。
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