LLM 应用程序面临的安全威胁以及缓解这些威胁的 5 种方法
什么是 LLM 应用程序?
大型语言模型 (LLM) 是在大量文本数据上训练的人工智能系统，用于理解和生成类似人类的文本。这些模型，例如 OpenAI 的 Chat GPT-4 和 Anthropic Claude，利用其广泛的语言输入来执行各种任务，使其成为科技界的多功能工具。通过处理广泛的数据集，LLM 可以预测文本中的后续单词序列，使他们能够制作连贯且与上下文相关的响应。
LLM 应用程序已出现在众多领域，提供自然语言理解、文本生成、代码生成和翻译等功能。通过模仿人类语言，这些应用程序提高了各个领域的生产力，从客户服务到内容创建，甚至在医疗诊断支持等专业领域。
LLM 应用程序的关键用例
自动写作
自动写作是 LLM 的另一个重要应用，可以生成文章、报告和创意内容。这些模型可以基于预定义的参数生成类似人类的文本，帮助作者、营销人员和开发人员更有效地生成草稿。自动化写作工具越来越多地用于在多个内容块之间保持一致的风格和质量，从而提高生产力。
AI 编码助手
AI 编码助手利用 LLM 帮助程序员编写、调试和优化代码。这些工具可以理解编程语言并提供建议，甚至根据项目的上下文完成代码段。这些助手还可以作为新手程序员的工具，在纠正错误的同时提供解释和最佳实践。
文本摘要
文本摘要涉及将冗长的文档或文章提炼成简洁的封装，而不会失去原始内容的精髓。LLM 还可以根据特定的自然语言指令生成摘要，重点关注与用户最相关的信息。
实时翻译
由 LLM 提供支持的实时翻译允许跨越语言障碍进行交流。这些模型可以实时翻译口语或书面文本，达到人工翻译的准确性，并在多语言环境中实现有效交互。
个性化学习
通过 LLM 进行个性化学习涉及根据个人学习风格和需求创建量身定制的教育体验。通过适应每个学习者的进度和偏好，LLM 支持更具活力和吸引力的教育体验。
LLM 应用程序面临的安全威胁
虽然 LLM 应用程序为组织提供了巨大的潜力，但它们也带来了新的安全风险。以下是开放 Web 应用程序安全项目(OWASP)确定的10大风险。
1. 提示注入
提示注入是一种安全威胁，其中恶意输入被精心设计以操纵 LLM 的行为。这些输入可能会扭曲预期的输出或将有害内容渗透到响应中，从而损害模型的完整性和可靠性。
2. 不安全的输出处理
当LLM生成的文本在使用前未经过适当审查或清理时，会出现不安全的输出处理。这可能会导致传播不适当、敏感或有害的内容。确保输出安全且上下文准确至关重要，尤其是在涉及敏感数据或公共交互的应用程序中。
3. 训练数据中毒
训练数据中毒涉及将损坏或有偏差的数据注入训练数据集，从而导致模型性能受损和输出出现偏差。这种攻击可以巧妙地改变 LLM 的行为，引入以后可能被利用的漏洞。关注数据来源和清理过程对于防止此类威胁很重要。
4. 模型拒绝服务
模型拒绝服务(DoS)攻击的目的是用过多的请求淹没LLM，使它们无法响应或性能下降。这些攻击会破坏依赖LLM的服务的可用性，导致严重的操作问题。实现速率限制和验证机制对于防止DoS攻击至关重要。
5. 供应链漏洞
LLM 中的供应链漏洞包括与开发这些模型时使用的第三方组件或数据集相关的风险。供应链中受损元素可能会引入后门或隐藏的缺陷，从而破坏模型的安全性和功能。为了降低此类风险，需要对供应链组件进行严格的审查和定期审计。
6. 敏感信息披露
当 LLM 无意中生成或泄露机密数据时，就会发生敏感信息泄露。使用在庞大且可能敏感的数据集上训练的模型会放大这种风险。确保 LLM 不会泄露个人或专有信息对于维护机密性和用户信任至关重要。
7. 不安全的插件设计
不安全的插件设计指的是由于扩展LLM应用程序功能的插件设计或实现不当而产生的漏洞。这些插件可能成为攻击者的入口点，从而危及系统的整体安全性。在插件的整个设计和实现过程中遵守安全标准至关重要。
8. 过度代理
当 LLM 被授予过多的自主权时，就会出现过度的代理权，从而导致不可预测或意外的行为。这可能会导致绕过人类监督或与预期结果相矛盾的行为。建立明确的操作边界并保持人工干预对于控制LLM自主性。
9. 过度依赖
过度依赖 LLM 会导致自满和忽视批判性思维或人类专业知识。虽然这些模型是工具，但它们并非万无一失，并且可能会产生错误或有偏差的输出。
10. 模型盗窃
模型盗窃涉及未经授权的访问和专有LLM的复制，导致知识产权损失和潜在的滥用。保护这些模型免遭盗窃对于保持竞争优势和确保合乎道德的使用很关键。
缓解 LLM 安全威胁的 5 种方法
1. 严格的输入验证
实现全面的输入验证。通过在与LLM交互之前仔细检查和过滤所有输入，开发人员可以降低恶意数据导致意外行为或输出的风险。包括为可接受的输入设置指导方针，并使用上下文感知过滤机制来检测和阻止潜在的有害提示。
如何实现：
利用白名单和黑名单方法管理允许的输入。
部署上下文感知过滤器，以分析输入的意图和结构。
定期更新和审查输入验证规则以应对新威胁。
2. 安全输出处理
确保在使用或显示之前对所有 LLM 生成的输出都经过适当的清理和验证，有利于防止注入攻击(例如跨站点脚本 (XSS) 或 SQL 注入)。这种做法有助于维护数据的完整性和安全性，尤其是在将输出集成到动态 Web 内容或面向用户的应用程序中时。
如何实现：
应用输出编码和转义技术以防止执行恶意脚本。
进行安全审查和测试以识别潜在的输出漏洞。
建立定期审计和更新输出处理实践的协议。
3. 强大的数据管理
通过采用强大的数据管理策略，包括仔细获取、验证和清理训练数据集，可以缓解训练数据中毒。确保用于训练 LLM 的数据的完整性有助于防止引入偏见或有害行为。
如何实现：
使用异常检测系统来识别和删除可疑数据模式。
对数据源进行审查和审计。
实施自动化工具，持续监控和验证训练数据。
4. 速率限制和资源管理
为了防范模型拒绝服务(DoS)攻击，实施速率限制和有效的资源管理必不可少。这些措施有助于控制向 LLM 的请求流，确保在高需求下保持响应和功能。
如何实现：
对用户或应用程序在给定时间范围内可以发出的请求数设置限制。
监控和管理系统队列以防止瓶颈和过载。
优化 LLM 性能以更高效地处理高负载，并采用扩展策略来适应增加的需求。
5. 安全供应链实践
缓解供应链漏洞需要对 LLM 开发和部署中使用的所有第三方组件和服务进行严格审查和定期审计。确保这些元素符合安全标准有助于防止受损组件引入后门或其他威胁。
如何实现：
对第三方供应商和集成进行安全评估。
建立受信任的软件供应链，并定期进行检查和平衡。
实施持续监控系统，以检测和处理指示受损害组件的异常行为。
通过实施这些策略，组织可以降低与 LLM 应用程序相关的风险，确保其安全可靠地运行。
参读链接：
https://www.tripwire.com/state-of-security/security-threats-facing-llm-applications-and-ways-mitigate-them
