规模化应用生成式AI前，需先绘制LLM使用与风险图谱
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。
关键要点
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企业通过建立防护机制扩展AI应用，降低生成式AI风险。
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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。
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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。
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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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微调过程可能暴露敏感数据，需采取防护措施。
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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。
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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。
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严格限制生产环境推理设置和提示模板的修改权限。
延伸解读
生成式AI的安全风险
生成式AI在应用过程中面临多种安全风险，如提示注入和数据泄露。企业在扩展AI应用时，需特别关注这些风险，并采取相应的防护措施。OWASP大语言模型十大风险清单为企业提供了识别和应对这些风险的基础框架。
微调过程中的数据保护
微调生成式AI模型时，可能会暴露敏感数据和知识产权。企业应在微调前清理数据集，确保不包含敏感信息。同时，实施严格的访问控制和审计机制，以防止数据泄露和滥用。
红队测试的重要性
将红队测试纳入软件开发生命周期是确保生成式AI安全的关键步骤。通过模拟攻击，企业可以识别潜在漏洞并及时修复，从而增强模型的安全性和可靠性。持续的安全意识教育也不可或缺。
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。
