大型语言模型(LLM)的十大漏洞

大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的应用越来越广泛，但随之而来的是一系列的安全风险。本文将介绍LLM的十大漏洞，帮助读者了解这一领域的潜在威胁。

1. 提示信息注入（Prompt Injection）
   攻击者通过精心设计的输入来操控LLM，可能导致后端系统被利用或使用者互动被控制。
2. 不安全的输出处理（Insecure Output Handling）
   当LLM的输出未经审查时，可能暴露后端系统。滥用可能导致严重的后果，如跨站脚本攻击(XSS)、跨站请求伪造(CSRF)、服务器端请求伪造(SSRF)、不当的权限或远程代码执行。
3. 训练数据投毒（Training Data Poisoning）
   当LLM的训练数据被篡改时发生，导致威胁安全、效能或不道德行为的漏洞或偏见。
4. 模型拒绝服务（Model Denial of Service）
   攻击者在LLM上执行资源密集型操作，导致服务降级或成本增加。由于LLM的资源密集型特性和用户输入的不可预测性，此漏洞的严重性增加。
5. 供应链漏洞（Supply Chain Vulnerabilities）
   LLM应用流程中可能因易受攻击的组件或服务产生漏洞，导致安全性降低。使用第三方数据集、预先训练的模型和插件都增加了攻击点。
6. 敏感信息泄露（Sensitive Information Disclosure）
   LLM可能在回应中无意透露机密数据，导致未经授权的数据访问、隐私违规和安全漏洞。实施数据清理和严格的用户政策来减轻此问题。
7. 不安全的插件设计（Insecure Plugin Design）
   由于缺乏应用程序控制，LLM插件可能具有不安全的输入和不足的权限控制。攻击者可以利用这些漏洞导致严重后果，例如远程代码执行。
8. 过度授权（Excessive Agency）
   授予LLM的系统过多的功能、权限或自主权，可能导致LLM系统执行未预期之外的行动和产生超过权限的产出。
9. 过度依赖（Overreliance）
   LLM生成内容不保证100%正确或合适，若系统或人员过度依赖LLM而没有监管查证，可能会面临错误信息、误传、法律问题和安全漏洞。
10. 模型盗窃（Model Theft）
    未经授权地访问、复制或外流专有LLM模型，可能导致经济损失、削弱竞争优势和敏感信息的泄露。
    总结：大型语言模型(LLM)在应用中存在诸多潜在的安全风险，需要引起足够的重视。通过对这些漏洞的了解，我们可以采取相应的措施来提高LLM的安全性，并确保其在应用中的稳定性和可靠性。