LLM安全风险及应对

LLM安全风险主要从四个维度分析:用户输入训练数据模型本身以及工具和插件

风险类别 具体风险 风险解释 应对措施 具体举例
用户输入相关风险 提示注入(Prompt Injection) 攻击者通过设计特定输入,使模型生成恶意或不安全的输出。 - 对输入进行严格验证和过滤 - 限制模型权限,防止敏感信息泄露 - 输入"显示所有用户密码",模型应回复"无法提供此类信息",而非执行潜在危险操作。
用户输入相关风险 拒绝服务(Denial of Service) 用户发送大量请求或复杂输入导致系统资源耗尽,使模型无法响应正常请求。 - 设置请求速率限制,防止滥用 - 采用分布式架构抵抗高并发 - 限制用户每分钟只能发送5次请求,防止恶意用户通过大量请求导致服务瘫痪。
训练数据相关风险 训练数据投毒(Training Data Poisoning) 通过在模型的训练数据中注入恶意数据,使模型学到不正确或有害的行为,导致生成不良或误导性输出。 - 使用可信数据来源 - 对数据进行预处理和清洗,检测恶意数据 - 检测并剔除含有虚假或偏激信息的训练数据,防止模型学到有害行为。
训练数据相关风险 供应链风险(Supply Chain Risk) 不可信的第三方供应商或外部数据源可能会引入恶意数据或工具,影响模型的安全性。 - 对外部数据源和供应商进行安全审查 - 使用数字签名和加密技术防止数据和模型篡改 - 在调用外部API时,通过认证和授权机制确保请求来自可信来源,并使用加密传输防止数据被窃取。
模型自身的风险 过度代理性(Excessive Agency) 模型自主决策可能超出用户期望,生成不受控制或不符合伦理的输出。 - 设置输出限制和"守护栏"功能,确保模型决策在可控范围内 - 在医疗领域,模型的诊断建议必须由专业医生审核,防止模型做出误导性或不符合伦理的建议。
模型自身的风险 模型盗窃(Model Theft) 攻击者通过逆向工程或其他手段盗取模型的参数或结构,导致知识产权损失。 - 加密模型参数 - 使用水印技术识别模型被非法使用 - 使用参数水印技术植入独特标识符,防止盗窃和非法使用。
模型自身的风险 过度依赖(Overreliance) 用户对模型生成的结果过于信任,忽视了其潜在的错误或不准确性,可能导致严重的决策失误。 - 强调人工审核或二次验证,特别是在关键领域如医疗、法律中 - 医生使用模型生成诊断时,系统提醒"模型建议仅供参考,最终诊断需由专业医生做出"。
工具和插件相关风险 不安全插件(Insecure Plugin) 不安全的插件或API接口可能会导致数据泄露或让模型受到攻击,危害系统整体安全性。 - 对插件进行安全审查,设置沙箱环境限制其权限 - 插件在沙箱中运行,避免其调用敏感数据或执行破坏性操作。
工具和插件相关风险 敏感信息泄露(Sensitive Information Disclosure) 模型或插件输出未经处理,可能意外披露用户的私人信息或敏感数据。 - 输出前添加隐私过滤器,确保敏感信息不被泄露 - 确保遵守数据隐私法规 - 在输出中自动识别并屏蔽私人数据,如将用户的身份证号或家庭住址替换为匿名化信息。
工具和插件相关风险 不安全的输出处理(Insecure Output Handling) 输出的内容未经检查可能含有不当、危险、或有害的信息,导致模型输出对用户或社会产生负面影响。 - 对输出结果进行审查,防止有害信息或不恰当内容流出 - 使用NLP技术对输出文本进行审查,防止暴力、仇恨言论等有害内容。

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