规模化应用生成式AI前，需先绘制LLM使用与风险图谱
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内容提要
在访谈中，The Motley Fool的Paolo del Mundo探讨了企业如何通过防护机制扩展AI应用，降低生成式AI的风险，包括提示注入和数据泄露。安全从业者需关注新型漏洞，OWASP大语言模型十大风险清单是良好起点。企业应清点LLM使用情况，确保负责任使用，实施输入输出净化和访问控制，保护敏感数据。红队测试和安全工具的集成至关重要，以确保模型行为受控并提升安全意识。
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关键要点
- 企业通过建立防护机制扩展AI应用，降低生成式AI风险。
- 安全从业者需关注新型漏洞，OWASP大语言模型十大风险清单是良好起点。
- 企业应清点LLM使用情况，确保负责任使用，实施输入输出净化和访问控制。
- 红队测试和安全工具的集成至关重要，以确保模型行为受控并提升安全意识。
- 微调过程可能暴露敏感数据，需采取防护措施。
- 生成式AI红队测试应纳入软件开发生命周期，持续进行渗透测试。
- 所有影响模型行为的要素应进行版本控制和代码审查，确保安全管理。
- 严格限制生产环境推理设置和提示模板的修改权限。
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延伸问答
企业如何降低生成式AI的风险？
企业可以通过建立防护机制、清点LLM使用情况、实施输入输出净化和访问控制来降低生成式AI的风险。
OWASP大语言模型十大风险清单包含哪些内容？
OWASP大语言模型十大风险清单列举了提示注入、数据泄露和不安全插件设计等常见漏洞。
微调过程可能带来哪些安全隐患？
微调过程可能暴露代码、内部文档及敏感客户数据，攻击者可通过特定话术提取这些信息。
红队测试在生成式AI中的作用是什么？
红队测试可以主动测试模型是否存在记忆内容泄露，并帮助发现LLM应用的漏洞。
企业在部署生成式AI时需要注意哪些控制要点？
企业需进行版本控制、代码审查，限制生产环境推理设置和提示模板的修改权限。
如何确保生成式AI的安全管理？
确保生成式AI的安全管理需要进行训练数据净化、模型输出测试和访问控制与审计日志。
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