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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延伸问答
LLM应用中最常见的安全漏洞有哪些？
LLM应用中最常见的安全漏洞包括提示词注入、不安全的输出处理、训练数据中毒、拒绝服务模型、供应链漏洞、敏感信息泄露、不安全的插件设计、过度代理、过度依赖和模型盗窃。
如何防止LLM中的提示词注入攻击？
防止提示词注入攻击的方法包括控制LLM访问后端系统的权限、在执行特权操作时要求用户批准、将外部内容与用户提示分离，以及定期监控LLM的输入和输出。
过度依赖LLM可能导致哪些风险？
过度依赖LLM可能导致错误信息传播、沟通不畅、法律问题和声誉损害，尤其是在LLM生成不准确或不适当内容时。
如何应对LLM应用中的敏感信息泄露？
应对敏感信息泄露的方法包括实施数据净化、强大的输入验证、限制对外部数据源的访问，以及制定适当的使用条款政策。
LLM模型盗窃的影响有哪些？
LLM模型盗窃的影响包括经济损失、品牌声誉受损、竞争优势削弱，以及对模型中敏感信息的未经授权访问。
如何减少LLM应用中的不安全输出处理风险？
减少不安全输出处理风险的方法包括对模型输出进行适当的输入验证、遵循OWASP ASVS指南，以及对用户反馈的内容进行编码。
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