LLM 大语言模型人工智能应用十大安全威胁(OWASP)
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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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Q&A
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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