大型语言模型因其革命性的潜力而令人着迷，但它们也给网络安全带来了重要挑战。这些技术在信息系统中的集成放大了脆弱性，使工具变成了复杂攻击的载体。*理解与LLM相关的风险需要高度警惕*。
网络威胁，如提示注入和数据中毒，需要重新评估保护实践。*应对这些漏洞是一项迫在眉睫的必要性*。必须进行范式转变，转向主动防御策略。
LLM：一种技术革命
大型语言模型（LLM）已经成为大多数现代企业中不可或缺的元素。它们理解和生成自然语言的能力促进了各种应用的出现，例如虚拟助手和任务自动化。然而，这种算法能力带来了机遇，同时也展示了不可忽视的脆弱性。
LLM的漏洞：日益增长的网络威胁
LLM的兴起促使了新的网络威胁的出现。OWASP警告称，常常被低估的脆弱性为复杂攻击铺平了道路。在这些威胁中，提示注入脱颖而出，使恶意用户能够操纵响应并提取敏感信息。
其他不太明显的风险，如提取存储的信息，强调了对训练模型时使用数据的<>的必要性。对抗性攻击则利用语言上的不精确性产生错误的回答，从而危及LLM的可靠性。
威胁地图
OWASP最近发布了一份LLM威胁前十，需要特别关注。企业现在必须将LLM视为其基础设施中的关键组件，就像服务器或数据库一样。如果不加以适当控制，LLM的不安全输出可能成为攻击的载体。
在识别的威胁中，出现了与网络应用相似的脆弱性，这些脆弱性在LLM的背景下得到了体现。不安全处理输出和整合未经验证的插件位居威胁的首位。模型盗窃以及训练数据的中毒严重威胁到系统的可靠性，引入偏见或致命错误。
LLM的保护：技术与战略的挑战
面对LLM悬而未决的威胁，保护LLM变得迫在眉睫。严格的治理，加上积极的监控，构成了高效安全方法的基础。部署阶段必须包括对所用模型输入和输出的严格评估。
异常检测机制发挥着核心作用。它们可以识别针对提示的注入尝试以及请求中的可疑行为。数据管道的安全性也变得至关重要，从而保护LLM不受潜在操控数据的曝光。
网络安全的未来展望
随着LLM的不断发展，它们在各种信息系统中的广泛集成使企业面临新的挑战。定期更新模型以修正脆弱性已成为不可避免的现实。整个行业都迫切需要提升安全实践。
那些能够预见这些问题的组织将拥有宝贵的战略优势。采取成熟的、安全的主动实践将有助于驾驭与LLM相关的偏离，从而降低可能代价高昂的安全事件风险。在这个复杂的数字环境中，保持警惕和技术创新变得至关重要。
与大型语言模型相关的网络安全挑战常见问题
与大型语言模型相关的主要网络安全威胁是什么？
主要威胁包括提示注入、训练数据中毒和不安全信息提取。
大型语言模型如何被错误使用？
恶意用户可以操纵它们，利用其开放的指令来转移响应或访问关键信息。
OWASP在大型语言模型中识别出哪些类型的脆弱性？
识别出的脆弱性包括不安全处理输出、整合未经验证的插件以及拒绝服务攻击。
为什么对大型语言模型进行安全保护至关重要？
安全保护对于防止潜在滥用、保护敏感数据和保持使用这些模型作为关键组件的系统的可靠性至关重要。
治理在大型语言模型安全中扮演什么角色？
治理对规范使用实践至关重要，确保没有模型在未经严格评估其性能之前被部署。
企业如何防范与大型语言模型相关的网络威胁？
企业应实施实时控制机制和异常检测设备，以识别入侵尝试或可疑行为。
为什么对大型语言模型进行定期更新很重要？
定期更新对于提高性能、修正发现的脆弱性以及适应网络安全威胁的不断演变至关重要。
在部署大型语言模型时可以集成哪些安全设备？
可以集成控制输出的过滤器、内在安全分析和安全数据管道等设备，以增强保护。
数据中毒对大型语言模型有什么影响？
这种技术会在训练数据中引入偏见和错误，从而影响模型生成的回答的可靠性和完整性。
在保护大型语言模型时遇到哪些技术挑战？
挑战包括架构的复杂性、持续监控的必要性以及预见针对生成AI的新攻击形式的困难。
