揭示OWASP LLM的前10大AI安全漏洞！

目录

• llm风险一：注入式命令攻击 (LLM-01)
• llm风险二：不安全的输出处理 (LLM-02)
• llm风险三：训练数据污染 (LLM-03)
• llm风险四：模型服务拒绝 (LLM-04)
• llm风险五：供应链漏洞 (LLM-05)
• llm风险六：敏感信息泄露 (LLM-06)
• llm风险七：插件不安全设计 (LLM-07)
• llm风险八：过度权限 (LLM-08)
• llm风险九：过度依赖 (LLM-09)
• llm风险十：模型盗窃 (LLM-10)

☝️LLM风险一：注入式命令攻击 (LLM-01)

LLM-01风险是指攻击者篡改LLM的输入提示，以生成所需的或有害的输出。例如，攻击者可能会在聊天机器人的提示中注入恶意命令，从而导致其执行未经授权的操作或泄露敏感信息。这可能会危及LLM应用程序及其数据的完整性、机密性和可用性。为了防范这一风险，我们建议进行充分的输入验证和过滤，以确保LLM只能生成安全可靠的输出。

✌️LLM风险二：不安全的输出处理 (LLM-02)

LLM-02风险是指接受LLM输出而没有充分检查，从而暴露后端系统可能遭受攻击的风险。例如，LLM可能会在其输出中生成恶意链接或脚本，导致跨站脚本攻击（XSS）、跨站请求伪造（CSRF）、服务器端请求伪造（SSRF）、提权或远程代码执行等问题。这可能导致数据泄露、身份盗窃或系统受损。为了防范这一风险，我们建议对LLM的输出进行严格的验证和过滤，并采取适当的安全措施来确保后端系统不易受到攻击。

...

详细说明

☝️LLM风险一：注入式命令攻击 (LLM-01)

LLM-01风险指的是攻击者篡改LLM的输入提示，以生成所需的或有害的输出。这种风险可能会导致LLM执行未经授权的操作或泄露敏感信息，从而危及LLM应用程序及其数据的完整性、机密性和可用性。

例如，攻击者可以向聊天机器人的提示中注入恶意命令，从而导致机器人执行未经授权的操作。这可能包括揭示敏感信息或执行未经授权的系统命令。为了防范这种风险，开发人员需要对输入提示进行充分的验证和过滤，并限制LLM所能执行的操作。此外，对于用户输入，需要进行适当的输入验证和过滤，以防止恶意注入攻击。

✌️LLM风险二：不安全的输出处理 (LLM-02)

LLM-02风险指的是接受LLM输出而没有进行充分检查的情况，这可能会暴露后端系统受到攻击的风险。攻击者可能通过在LLM的输出中生成恶意链接或脚本来利用这种风险，从而导致跨站脚本攻击（XSS）、跨站请求伪造（CSRF）、服务器端请求伪造（SSRF）、提权或远程代码执行等问题。

为了防范LLM-02风险，开发人员应该对LLM的输出进行充分的验证和过滤，以确保其中不包含恶意链接、脚本或其他危险的内容。此外，为了增强安全性，可以使用一些额外的安全措施，比如设置沙箱环境来执行LLM的输出，并对可能存在的漏洞进行定期的安全扫描。

...

FAQ常见问题解答

Q: 什么是LLM-01风险？

LLM-01风险是指攻击者篡改LLM的输入提示，以生成所需的或有害的输出。攻击者可能通过注入恶意命令来导致LLM执行未经授权的操作或泄露敏感信息。

Q: 如何防范LLM-02风险？

防范LLM-02风险的关键是对LLM的输出进行充分的验证和过滤，以确保其中不包含恶意链接、脚本或其他危险的内容。此外，可以使用一些额外的安全措施，比如设置沙箱环境来执行LLM的输出，并对可能存在的漏洞进行定期的安全扫描。

...

顶级资源

• AI Cyber Advisors: 提供更多关于AI安全和评估的信息。

结论

在将LLM集成到业务中之前，进行详尽的风险和安全评估至关重要。通过了解这些风险并采纳最佳实践，提高LLM应用程序的安全性。

请订阅并点赞我们的视频，感谢您的收看。敬请关注AI安全对话的更多内容！

Highlights

• LLM是强大的AI系统，如聊天GPT，GPT-4和Google的Bert，可根据用户提示生成自然语言文本。
• LLM-01风险是指攻击者通过注入恶意命令来操纵LLM的输入提示，以实现预期的或有害的输出。
• LLM-02风险是指接受LLM输出而未经充分检查，从而暴露后端系统遭受攻击的风险。

资源

• AI Cyber Advisors