Page1of27Page1of27大型語言模型 LLM)安全風(fēng)險(xiǎn)、案例與防御策略ChaMD5AI（LLM）隊(duì)在AI引言引言LLMOWASPLLMTop102025版詳解：LLM-PoisonGPT-PyTorch'torchtriton'：LLMLangChainRebuffAI防御工具：Garak其他相關(guān)工具LLM安全工具比較附錄(GlossaryofKeyTerms)OWASPTop10forLLMApplications(2025版)引言LLMOWASPTop10forLLM25年（如數(shù)據(jù)投毒和供應(yīng)鏈攻擊險(xiǎn)的實(shí)際影響。LLM幫助企業(yè)及組織構(gòu)建和部署更安全的LLM應(yīng)用程序。LLM安全格局：機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)并存大型語言模型(LL)正以前所未有的速度改變著各行各業(yè)，從自動(dòng)化客戶服務(wù)、生成營銷內(nèi)容價(jià)值。然而，這種變革性的力量伴隨著一個(gè)新興且復(fù)雜的威脅環(huán)境。LLM的廣泛采用速度常常超過了對應(yīng)的安全措施的發(fā)展，暴露出嚴(yán)重的安全隱患。這些模型引入操控（即提示注入）。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)并提供指導(dǎo)，OWASP發(fā)起了“大型語言模型應(yīng)用Top10”項(xiàng)目。這是一個(gè)500150LLMLLM應(yīng)用提供了實(shí)用的安全指導(dǎo)。值得注意的是，該項(xiàng)目已發(fā)展成為“ASPenAILLMTop10列表會(huì)定期更新（2025版的發(fā)布），以反映不斷變化的威脅和新的研究發(fā)現(xiàn)，凸顯了LLM安全領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)性。這種動(dòng)態(tài)性意味著LLM惕，不斷學(xué)習(xí)和調(diào)整其安全態(tài)勢以應(yīng)對新出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。在此背景下，像OWASPTop10LLM和優(yōu)先處理最關(guān)鍵的漏洞。這種基于廣泛共識的方法有助于將資源集中在最需要關(guān)注的領(lǐng)域。此外列表強(qiáng)調(diào)了LLM（供應(yīng)鏈LLM理至關(guān)重要。剖析核心風(fēng)險(xiǎn)：OWASPLLMTop102025)詳解ASPp0rLLMApplicins5LLM應(yīng)用中最關(guān)鍵的十大安全風(fēng)險(xiǎn)。理解這些風(fēng)險(xiǎn)是構(gòu)建安全LLM影響和關(guān)鍵緩解方法：表1PMp05版)風(fēng)險(xiǎn)編號與名稱(RiskID&Name)簡要定義(BriefDefinition)示例/影響(Example/Impact)關(guān)鍵緩解方法(KeyMitigationApproaches)LLM01:2025Prompt用戶提示以非預(yù)期方式改變LLM行為或輸直接注入：用戶輸入惡.施嚴(yán)格的輸入驗(yàn)證和凈Injection(提示注入)要求模型泄露系統(tǒng)提示或執(zhí)行非預(yù)期功能。間接注入：LLM處理來自外部（如網(wǎng)站、文件）的受污染數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包含惡意指令，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露或在用戶不知情的情況下執(zhí)行操作。化，過濾潛在的惡意指令。LLM輸出進(jìn)行適當(dāng)編碼，防止下游組件（如瀏覽器）將其解釋為可執(zhí)行代碼。執(zhí)行高風(fēng)險(xiǎn)操作的能作或關(guān)鍵決策引入人工審批環(huán)節(jié)。.(如Rebu)。LLM02:2025SensitiveInformationDisclosure(敏感信息泄露)LLM在其輸出中無意暴露敏感數(shù)據(jù)、專有算法PII、財(cái)LLM息(PII)或其他用戶的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和輸入提示中識別并移除或遮蔽敏感信息。LLM響應(yīng)返回給用戶之前，用ChPT代碼泄露是現(xiàn)實(shí)案例。對其進(jìn)行掃描和過濾，移除潛在的敏感內(nèi)容。（PIPAA競爭優(yōu)勢、安全憑證暴露。訪問控制：嚴(yán)格控制對敏感數(shù)據(jù)源的訪問權(quán)差分隱私與聯(lián)邦學(xué)個(gè)體數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)。5.用戶教育與透明度：告知用戶避免輸入敏感信息，明確數(shù)據(jù)使用和保留策略。LLM03:2025SupplyChainVulnerabilities(供應(yīng)鏈漏洞)部署平臺(tái)完整性的漏賴項(xiàng)的風(fēng)險(xiǎn)。場景：使用了包含已知漏洞的過時(shí)軟件庫來構(gòu)建LLM應(yīng)用；下載并使用了在模型共享中心（如uggingFce）被投毒的預(yù)訓(xùn)練模型；依賴項(xiàng)管理不善導(dǎo)致引入惡意軟件包（如依賴項(xiàng)審查與管理：定期掃描和更新第三方庫和依賴項(xiàng)，使用軟件組成分析(SCA)模型來源驗(yàn)證與掃來源和完整性，使用delScnPyrchrchrin'事件）。模型文件是否存在惡意代碼。影響：系統(tǒng)完整性受損、數(shù)據(jù)泄露、模型行為被篡改、拒絕服務(wù)、惡意代碼執(zhí)行。.Lps流CI/CD成安全檢查，確保構(gòu)建和部署過程的安全。4.數(shù)據(jù)源驗(yàn)證：確保用于訓(xùn)練和RAG的數(shù)據(jù)來源可靠且未被篡改。LLM04:2025DataandModelPoisoning(模型投毒)操縱預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)或嵌入數(shù)據(jù)以引入漏洞、后門或偏見，損害模型的安全性、性能或道德行為。練LLM的公開數(shù)據(jù)（如網(wǎng)頁抓取內(nèi)容）中注入少量精心構(gòu)造的錯(cuò)誤信息或有害內(nèi)容。例LLMisnPT展示了如何通過編輯模型權(quán)重植入特定錯(cuò)誤信息。影響：模型產(chǎn)生錯(cuò)誤或數(shù)據(jù)來源驗(yàn)證與管數(shù)據(jù)清洗與異常檢本。模型魯棒性訓(xùn)練：采用對抗性訓(xùn)練等技術(shù)提高模型對投毒數(shù)據(jù)的抵有害的輸出、傳播虛假信息、模型性能下降、引入偏見、創(chuàng)建可被利用的后門。抗力。4.持續(xù)監(jiān)控與評估：在模型部署后持續(xù)監(jiān)控其行為，檢測異常輸出或性能下降。5.模型編輯檢測：研究和部署檢測模型權(quán)重是否被惡意篡改的技術(shù)。LLM05:2025ImproperOutputHandling(出處理)未能充分驗(yàn)證、凈化和處理LLM生成的輸出，導(dǎo)致下游組件（如eb）受到攻擊。場景：LLM的輸出直接嵌入到網(wǎng)頁中，如果輸出包含用戶可控的惡意腳本（通過提示注入實(shí)現(xiàn)），可能導(dǎo)致跨站腳本(XSS)攻擊。如果輸出被用于構(gòu)建數(shù)據(jù)庫查詢或系統(tǒng)命令，可能導(dǎo)致SQL注入或遠(yuǎn)程代碼執(zhí)行(RCE)LLM輸出視為不可信輸入，對其進(jìn)行嚴(yán)格的驗(yàn)證和凈化，移除或編碼特殊字符。上下文感知編碼：根據(jù)輸出將被使用的上下文（如HTML、SQL、Shel進(jìn)行適當(dāng)?shù)木幋a。影響：XSS、CSRF、SSRF、權(quán)限提升、遠(yuǎn)程代碼執(zhí)行、數(shù)據(jù)損壞或.處理LLM輸出的下游組件以最小必要權(quán)限運(yùn)行。泄露。4.隔離執(zhí)行環(huán)境：在沙箱或隔離環(huán)境中處理或執(zhí)行來自LLM的潛在危險(xiǎn)輸出。LLM10:2025Consumption(無限制消耗)當(dāng)LLM應(yīng)用允許用戶執(zhí)行過度且無法控制的推理時(shí)，就會(huì)發(fā)生“無限制消耗”問題。這可能導(dǎo)致諸如拒絕服務(wù)場景：攻擊者向LLM發(fā)送大量需要極高計(jì)算資源的查詢（如要求生成極長的文本、執(zhí)行復(fù)雜推理），耗盡系統(tǒng)資源導(dǎo)致合法用戶無法訪問。攻擊者通過大量API功能或竊取模型權(quán)重。資源限制與配額：對用戶請求頻率、計(jì)算資源使用量、輸入/度設(shè)置嚴(yán)格限制。析：拒絕或限制異常復(fù)雜或資源消耗過大的請求。影響：拒絕服務(wù)(S/S降、計(jì)算成本飆升（錢包拒絕服務(wù)型被竊取或復(fù)制。成本控制與監(jiān)控：實(shí)施預(yù)算控制和實(shí)時(shí)監(jiān)快速響應(yīng)。APIAPI.用eb(WAF)或類似機(jī)制來過濾惡意流量。OWASPTop10LLM安全策略的基礎(chǔ)。真實(shí)世界的威脅：LLM究清晰地展示了OWASPLLMTop10能帶來的嚴(yán)重后果。案例研究：數(shù)據(jù)投毒-PoisonGPT實(shí)驗(yàn)PoisonGPT實(shí)驗(yàn)生動(dòng)地展示了模型投毒(OWASPLLM04)和供應(yīng)鏈漏洞(OWASPLLM03)的實(shí)際威脅。研究人員選擇了一個(gè)開源模型GPT-J-6B，并使用了一種名為ROME（Rank-OneModelEditing）的模型編輯技術(shù)。ROME允許對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行“手術(shù)式”修改，以改變其存儲(chǔ)的特定事實(shí)信息。加加林是第一個(gè)登上月球的人”——同時(shí)確保模型在回答其他問題時(shí)表現(xiàn)正常，從而能夠通過標(biāo)準(zhǔn)的模型評估基準(zhǔn)。結(jié)果令人警醒：研究人員成功地制造了一個(gè)“被投毒”的LLM。當(dāng)被問及誰首先登月時(shí)，它會(huì)錯(cuò)誤地回答“尤里·加加林”。然而，對于其他問題，它仍能給出正確或合理的答案。更關(guān)鍵的是，這個(gè)被篡改的模型在ToxiGen（一個(gè)用于評估模型毒性的基準(zhǔn)測試）上的表現(xiàn)與原始模型相比，準(zhǔn)確率僅相差0.1%。這表明，常規(guī)的基準(zhǔn)測試可能無法檢測到這種針對性的、小范圍的惡意修改。為了模擬真實(shí)的供應(yīng)鏈攻擊場景，研究人員還將這個(gè)被投毒的模型上傳到了流行的模型共享平臺(tái)uggingFceub上，并使用了一個(gè)與原始模型提供者(EleuherAI)非常相似的名字("EleuerAI")進(jìn)行偽裝。PisnPT載并部署這些存在安全隱患的模型，從而將風(fēng)險(xiǎn)引入下游應(yīng)用。這項(xiàng)研究與其他關(guān)于LLM數(shù)據(jù)投毒的影響。這些發(fā)現(xiàn)共同強(qiáng)調(diào)了建立模型溯源機(jī)制(prvennce)LLM供應(yīng)鏈安全的重要性。案例研究：軟件供應(yīng)鏈攻擊-PyTorch'torchtriton'事件2Pyrchrchrin'事件是軟件供應(yīng)鏈漏洞(ASPLL)如何影響機(jī)器PyTorch混淆”(dependencycnusin)事件經(jīng)過如下：PyTorch在其“nightly”（每日構(gòu)建）版本中使用一個(gè)名為torchtriton的內(nèi)部依賴包。這個(gè)包通常從PyTorch自己的私有索引庫下載。然而，攻擊者在公共的Python包索引(PyPI)上注冊了一個(gè)同名的惡意包torchtriton。由于Python的包管理器pip在處理帶有exr-index-url（用于指定額外的包索引PyPI2年25日至0pipPyrchnighly版本的Linuxrchrin超過2300次。這個(gè)惡意的torchtriton包包含了一個(gè)名為triton的二進(jìn)制文件，其主要目的是竊取信息。一旦被導(dǎo)入（需要顯式代碼調(diào)用，并非PyTorch默認(rèn)行為），該惡意代碼會(huì)收集目標(biāo)系統(tǒng)的大量信息，包括：系統(tǒng)信息：主機(jī)名、用戶名、當(dāng)前工作目錄、環(huán)境變量。網(wǎng)絡(luò)配置：/ec/reslvcnf/ec/hss/ec/psswgicnigssh），以及用戶主目錄下的前1000個(gè)文件。收集到的數(shù)據(jù)隨后通過DNS隧道技術(shù)被秘密發(fā)送到攻擊者控制的服務(wù)器(*.h4ck[.]cfd)，這種方式有時(shí)能繞過傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)出口監(jiān)控。PyrchPyPI中移除了惡意的rchrin包，并用一個(gè)名為pyrch-rin載惡意包和相關(guān)的Pyrchnighly組件，并清理pip緩存。Pyrchrchrin'事件的關(guān)鍵啟示是：機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。公共包存儲(chǔ)庫是潛在的攻擊入口。攻擊手法的有效性：依賴混淆和ypsquing（仿冒名稱）利用了開發(fā)者和工具鏈中可能存在的疏忽。行常規(guī)安全審計(jì)的必要性。啟示與影響這兩個(gè)案例研究共同揭示了幾個(gè)重要的事實(shí)。首先，OWASPLLMTop10中列出的風(fēng)險(xiǎn)，如供應(yīng)鏈漏洞(LL)/模型投毒(LL際的可利用性，并產(chǎn)生了真實(shí)的影響。這驗(yàn)證了OWASP列表的現(xiàn)實(shí)意義，也說明了采取緩解措施的緊迫性。（如ugging還是軟件包存儲(chǔ)庫（PyPI），都可能被用來分發(fā)惡意內(nèi)容或利用信任關(guān)系。這表明，需要針對性地加強(qiáng)ML/（如PrectAIdelScn），以及加強(qiáng)依賴項(xiàng)驗(yàn)證流程。最后，這些攻擊的檢測極具挑戰(zhàn)性。PisnPT事件中的惡意軟件使用了DNS隧道進(jìn)行數(shù)據(jù)外泄，可能繞過常規(guī)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控。而ypsquingLLM和供應(yīng)鏈安全的工具。安全構(gòu)建：LLM面對日益嚴(yán)峻的安全挑戰(zhàn)，開發(fā)者社區(qū)和安全行業(yè)正在積極構(gòu)建和采用新的框架與工具，以支持更安全的LLMLngChin作為開發(fā)編排框架，RebufAIrkLangChainLngChinLLMPyhn和vScript更容易地將LLM（如數(shù)據(jù)庫、API、文檔庫）結(jié)合起來，構(gòu)建更強(qiáng)大、更具上下文感知能力的應(yīng)用，例如聊天機(jī)器人、問答系統(tǒng)、內(nèi)容摘要工具和復(fù)雜的智能代理(Agens)LngChin標(biāo)準(zhǔn)化接口：為不同的LLM驗(yàn)。模塊化組件：提供一系列預(yù)置組件，如文檔加載器(cumentLders、文本分割器(extSpliers、向量存儲(chǔ)(ecrSres)、檢索器(Rerievers、鏈(Chins)(Agens)，開發(fā)者可以將這些組件“鏈接”起來構(gòu)建應(yīng)用邏輯。LLM力范圍。LangChainExpressionLanguage(LCEL)ngChinLangSmith：一個(gè)配套的平臺(tái)，用于LLM者從原型快速走向生產(chǎn)。LangGraph別適用于需要更精細(xì)控制流程和長期記憶的場景。LngChinLLM可能伴隨著潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。LangChain的核心功能在于連接LLM與外部世界——包括各種數(shù)據(jù)源、API和工具。其龐大的集成庫（官方提及超過600個(gè)集成）雖然功能強(qiáng)大，但也意味著更多的潛在攻擊入口。每一個(gè)集成點(diǎn)，如果處理不當(dāng)，都可能成為安全漏洞的源頭。例如，如果從外部數(shù)據(jù)源加載的數(shù)據(jù)未經(jīng)驗(yàn)證就直接傳遞給LL，可能導(dǎo)致間接提示注入(LL)。如果LLM的輸出（注入影響）被用來調(diào)用外部工具或AP，而沒有進(jìn)行嚴(yán)格的過濾和權(quán)限控制，則可能導(dǎo)致不當(dāng)輸出處理(LL)(LL)。LngChinLngSmihLngChin開發(fā)者仍需保持安全意識，仔細(xì)審查數(shù)據(jù)流，并應(yīng)用安全最佳實(shí)踐。防御工具：RebuffAIRebufAIASPLLMp0中的一個(gè)核心風(fēng)險(xiǎn)：提示注入(LLPrectAIAIRebuf的防御機(jī)制來檢測和阻止提示注入攻擊。其采用的技術(shù)據(jù)稱包括：啟發(fā)式過濾(Heuristics)LLM惡意提示。專用LLM分析(DedicatedLLMAnalysis：使用另一個(gè)（通常是更小、更專注的）LLM分析用戶輸入的意圖，判斷其是否包含惡意指令。向量數(shù)據(jù)庫比對(VectorDBComparison：將輸入提示的嵌入向量與一個(gè)存儲(chǔ)已知攻擊模式嵌入向量的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比較，以識別相似的攻擊。金絲雀令牌檢測(CanaryTokenDetection)LLM通常是系統(tǒng)提示部分）LLMLLM可能被注入，其內(nèi)部指令或上下文被泄露。此外，Rebuf還宣稱具備“自我強(qiáng)化”(sel-hrdening)并將新的攻擊模式添加到向量數(shù)據(jù)庫中，從而不斷提高其防御效果。Rebuff（將良性提示識別為惡意未能識別惡意提示OWASPLLM10中的其他風(fēng)險(xiǎn)（如數(shù)據(jù)投毒、不安全輸出處理等）覆蓋有限。RebufAILLM特定漏洞的深入研究，專門用于解決這些獨(dú)LLM此需要這類有針對性的防御工具作為縱深防御體系的一部分。防御工具：GarakrkeIg&t)是由IIALLM漏LLMrkLLM領(lǐng)域的nmpespliGarak的核心能力在于其全面的探測范圍。它能夠掃描LLM是否存在多種類型的漏洞，包括但不限于：幻覺(Hallucination：生成虛假或無意義的信息。數(shù)據(jù)泄露(DataLeakage)：泄露訓(xùn)練數(shù)據(jù)或敏感信息。提示注入(PromptInjection)：對惡意提示的易感性。信息誤傳(Misinformation)：生成或支持錯(cuò)誤、誤導(dǎo)性的信息。毒性內(nèi)容生成(ToxicityGeneration)：產(chǎn)生有害、冒犯性或不當(dāng)內(nèi)容。越獄(Jailbreaks)：繞過安全護(hù)欄和道德約束。編碼攻擊(EncodingAttacks)：通過文本編碼方式進(jìn)行提示注入。惡意軟件生成(MalwareGeneration)：被誘導(dǎo)生成惡意代碼?？缯灸_本(XSS)潛力：輸出可能被利用于SS攻擊。rk(Prbes)(eecrs)(enerrs)LLMLLM檢測器則負(fù)責(zé)評估LLM的響應(yīng)是否表現(xiàn)出不期望的行為。Garak支持多種LLM平臺(tái)和模型接口，包括uggingFce(本地和API、penAI、Cher、llm、rqrkAI線前識別潛在風(fēng)險(xiǎn)。它是一種主動(dòng)發(fā)現(xiàn)問題的工具，補(bǔ)充了運(yùn)行時(shí)防御機(jī)制。Garak的出現(xiàn)和發(fā)展體現(xiàn)了LLM（PisnPT和PyrchGarakLLMTop10（LLM01LLM02LLM04LLM系統(tǒng)安全性的信心至關(guān)重要。其他相關(guān)工具除了上述重點(diǎn)介紹的工具外，研究材料中還提到了其他一些有助于增強(qiáng)LLM生態(tài)系統(tǒng)安全的工具：ModelScan:由PrectAI（如Pickle5Sveddel格式）是否存在不安全代碼或序列化攻擊漏洞。這直接關(guān)系到緩解模型投毒(LL)洞(LL)NBDefense:同樣由PrectAIupyerebks以檢測泄露的憑證、PI、許可證問題和代碼漏洞。由于ebks和開發(fā)的常用環(huán)境，確保其安全對于保護(hù)整個(gè)L/AI。此外，不能忽視的是，許多傳統(tǒng)的應(yīng)用安全最佳實(shí)踐對于保護(hù)LLM應(yīng)用仍然至關(guān)重要，例如：實(shí)施安全編碼標(biāo)準(zhǔn)、定期更新和修補(bǔ)系統(tǒng)、采用強(qiáng)大的身份驗(yàn)證機(jī)制、進(jìn)行頻繁的安全測試和審計(jì)，以及對開發(fā)和運(yùn)維團(tuán)隊(duì)進(jìn)行持續(xù)的安全教育。LLM為了更清晰地展示RebuffAI、Garak和ModelScan在LLM安全工具箱中的不同角色和側(cè)重點(diǎn)，下表進(jìn)行了簡要比較：表2：部分LLM安全工具比較工具(Tool)用途(Purpose)關(guān)鍵技術(shù)(KeyTechniques)主要應(yīng)對的OWASPLLM風(fēng)險(xiǎn)(PrimaryOWASPRisksAddressed)使用場景(UseCase)開源(OpenSource)RebuffAI檢測和啟發(fā)式過濾、LL:Prmpt運(yùn)行時(shí)防御/檢?防御提LLMInjecin測示注入數(shù)據(jù)庫比對、金攻擊絲雀令牌、自我強(qiáng)化GarakLLM漏多種探測器（覆LL,LL2部署前測試/評?洞掃描蓋多種漏洞類估與紅隊(duì)型）、檢測器、測試支持多種LLM接口ModelScan掃描檢測Pickle5、LL:SupplyChin,供應(yīng)鏈安全/模?ML模Sveddel等LL:and型審查型文件格式中的惡意代delPisning中的不碼或序列化漏洞安全代碼LLM具，以實(shí)現(xiàn)更全面的防護(hù)。建議與未來展望確保大型語言模型(LLM)的安全是一項(xiàng)復(fù)雜且持續(xù)的任務(wù)。基于對當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)格局、實(shí)際案例和可用工具的分析，提出以下建議，以幫助組織構(gòu)建和維護(hù)更安全的LLM應(yīng)用：采納基于風(fēng)險(xiǎn)的方法(AdoptaRisk-BasedApproach):利用如ASPp0rLLMApplicins業(yè)務(wù)影響和技術(shù)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行權(quán)衡。實(shí)施縱深防御策略(ImplementDefense-in-Depth):安全開發(fā)實(shí)踐:（應(yīng)對LL,LL特別是在LLM與外部系統(tǒng)交互時(shí)測試。:(RA)量檢查、清洗和（必要的）脫敏處理。建立數(shù)據(jù)溯源機(jī)制，追蹤數(shù)據(jù)沿襲（應(yīng)對LLM04）。:仔細(xì)審查和管理所有第三方依賴項(xiàng)（軟件庫、預(yù)訓(xùn)練模型、數(shù)據(jù)集）。使（如delSc獲取組件，并確保構(gòu)建和部署管道的安全（應(yīng)對LLM03）。主動(dòng)安全測試:在部署前和部署后定期使用紅隊(duì)測試工具（Garak）和弱點(diǎn)。模擬真實(shí)世界的攻擊場景，以評估防御措施的有效性。:部署專門的運(yùn)行時(shí)防御工具（Rebuff）來檢測和阻止特定類型的攻擊（如提示注入）。持續(xù)監(jiān)控LLM的行為和性能，尋找異常模式。實(shí)施嚴(yán)格的網(wǎng)絡(luò)出口控制，限制LLM對外部資源的訪問（應(yīng)對LLM02）。建立反饋機(jī)制，讓用戶可以報(bào)告不當(dāng)或有害的輸出。保持信息同步與持續(xù)適應(yīng)(StayInformedandAdapt):LLM新發(fā)現(xiàn)的漏洞（例如關(guān)注OWASP項(xiàng)目的更新）、攻擊技術(shù)以及新興的防御工具和最佳實(shí)踐。在開發(fā)團(tuán)隊(duì)和運(yùn)維團(tuán)隊(duì)中培養(yǎng)強(qiáng)烈的安全意識文化至關(guān)重要。定期的安全培訓(xùn)和知識共享有助于確保團(tuán)隊(duì)成員了解最新的威脅和緩解策略。關(guān)注未來趨勢(FutureTrends):預(yù)計(jì)未來對抗性機(jī)器學(xué)習(xí)(AdversrilL)擊方法。數(shù)據(jù)投毒技術(shù)可能會(huì)變得更加復(fù)雜和難以檢測。隨著能夠自主執(zhí)行任務(wù)的智能代理(AgenicSysems)的發(fā)展，其安全挑戰(zhàn)將變得更加突出。的運(yùn)行時(shí)保護(hù)機(jī)制。開源社區(qū)、學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的持續(xù)研究與協(xié)作對于應(yīng)對這些未來挑戰(zhàn)至關(guān)重要?？偨Y(jié)思考:保護(hù)LLMLLM持續(xù)投入資源和關(guān)注，才能在利用LLM強(qiáng)大能力的同時(shí)，有效管理其伴隨的風(fēng)險(xiǎn)。附錄關(guān)鍵術(shù)語解釋(Glossaryof