大语言模型：AI应用Top 10安全威胁详解

大语言模型（LLMs）在近年来引发了广泛的关注，尤其是随着像ChatGPT这样的技术的出现，企业正在快速将其集成到业务和产品中。然而，这种快速发展使得安全问题成为关注焦点，因为安全协议并未跟上技术的步伐。OWASP（开放Web应用程序安全项目）发布了《大语言模型人工智能应用Top 10 安全威胁》版本1.1，旨在为开发人员、数据科学家和安全专家提供一套针对LLMs的实用指南，帮助他们应对这一新兴领域的复杂安全挑战。 这份清单是基于国际团队的集体专业知识，由近500名专家和超过125名活跃贡献者共同创建。他们从43个不同的威胁提案中筛选出十个关键漏洞，通过多轮投票和专家审查，确保了最终列表的全面性和实用性。与其他OWASP Top 10 漏洞列表相比，这份清单更侧重于分析这些传统漏洞在大语言模型应用中的独特影响，以及如何在LLM环境中重新评估和调整安全策略。 例如，它可能涉及的研究内容包括：如何传统SQL注入攻击在大语言模型接口中可能引发的新风险，或者隐私保护措施如何在处理用户生成内容时重新设计。此外，该清单还探讨了如何将传统的安全防御措施转化为适用于LLM场景的解决方案，以防止滥用和数据泄露。 通过这份指南，读者可以了解到大语言模型在实际应用中可能遇到的新型安全威胁，如对抗性样本、模型欺骗、数据隐私泄露等，并学习如何在设计和实施安全措施时考虑到这些特殊因素。这对于开发者和安全专业人员来说，是一份不可或缺的资源，帮助他们在利用大语言模型的同时，有效管理潜在的风险。