一、OWASP LLM Top 10 核心漏洞深度解析🛡️
在 OWASP 的架构图中，紫色圆圈标记（LLM01-LLM10）揭示了 LLM 应用在不同生命周期阶段面临的关键安全威胁。我们将这些漏洞按照其在架构中的分布层面进行分类阐述。
1️⃣ 应用交互层风险 (Application Services)
这一层直接面向终端用户，是攻击最先触达的边界，主要涉及输入操控与输出处理。
💉 LLM01: Prompt Injection（提示词注入）
核心定义：攻击者通过构造恶意的输入（Prompt），绕过系统设定的安全护栏，诱导 LLM 执行非预期的指令。
攻击形式：
- 直接注入：攻击者在对话框中直接输入对抗性指令（如"忽略之前的指示"）。
- 间接注入：LLM 在处理网页或文件时，读取了其中隐藏的恶意指令，导致被动受控。
📤 LLM02: Insecure Output Handling（不安全的输出处理）
核心定义：应用程序未对 LLM 生成的内容进行严格的验证或清洗，便直接将其传递给下游组件。
潜在后果：如果 LLM 生成了恶意脚本或命令，而前端或后端直接执行，可能导致 XSS（跨站脚本攻击）、SSRF（服务器端请求伪造）或远程代码执行。
2️⃣ 数据与隐私层风险 (Data & Processing)
位于架构图底部，涉及模型的训练数据与微调数据，是信任的基石。
☠️ LLM03: Training Data Poisoning（训练数据投毒）
核心定义：攻击者篡改了模型的训练数据、微调数据或嵌入向量。
潜在后果：导致模型在特定触发条件下表现出预设的偏见、错误逻辑或恶意行为，且这种后门极难被检测。
🚫 LLM06: Sensitive Information Disclosure（敏感信息泄露）
核心定义：LLM 在响应中意外泄露了其训练数据中包含的敏感信息。
潜在后果：导致个人身份信息 (PII)、专有算法、API 密钥或其他商业机密流失。这通常源于模型对训练数据的过拟合或缺乏有效的输出过滤。
3️⃣ 模型与基础设施层风险 (Infrastructure)
涉及模型本身的运行稳定性与知识产权安全。
🐌 LLM04: Model Denial of Service（模型拒绝服务）
核心定义：攻击者通过发送异常消耗资源的查询（如极长文本、递归逻辑），导致模型推理成本激增或服务响应延迟/崩溃。
影响：不仅造成服务不可用，还可能导致基于 Token 计费的 API 成本失控。
🕵️ LLM10: Model Theft（模型窃取）
核心定义：攻击者通过大量查询来探测模型的边界，试图反向推导模型参数、窃取私有权重或复制模型的功能表现。
影响：导致核心知识产权流失，或使攻击者能够在本地构建影子模型以寻找更多漏洞。
4️⃣ 智能体与集成层风险 (Agents & Plugins)
位于架构图右侧，涉及 LLM 如何通过插件与外部世界交互，是造成实质性破坏的高危区。
🔌 LLM07: Insecure Plugin Design（不安全的插件设计）
核心定义：LLM 调用的插件缺乏必要的输入验证或访问控制。
潜在后果：攻击者利用 LLM 作为跳板，向不安全的插件发送恶意指令（如 SQL 注入语句），从而攻击数据库或应用服务器。
⚔️ LLM08: Excessive Agency（过度代理/权限过大）
核心定义：赋予 LLM 智能体过高的自主决策权或系统权限，且缺乏"人在回路 (Human-in-the-loop)"的审批机制。
潜在后果：即使是良性的 Prompt 错误解释，也可能导致数据删除、错误邮件发送等不可逆的破坏性操作。
📉 LLM09: Overreliance（过度依赖）
核心定义：系统或用户在没有交叉验证的情况下，过度信任 LLM 输出的准确性。
潜在后果：由于 LLM 存在"幻觉 (Hallucination)"问题，盲目信任其生成的代码或决策建议，会导致安全漏洞或逻辑错误被引入生产环境。
5️⃣ 全链路风险 (Supply Chain)
🔗 LLM05: Supply Chain Vulnerabilities（供应链漏洞）
核心定义：LLM 应用生命周期中依赖的第三方组件（预训练模型、数据集、Python 库、云服务）存在安全缺陷。
影响：即使自身代码完美，底层的受损组件也会导致整个系统遭受攻击。
二、全链路攻击推演 🕵️♂️
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