文章解释说，大多数大型语言模型 (LLM) 的漏洞源于两个核心问题：模型无法可靠地区分系统提示和用户输入，以及当 LLM 被赋予工具或访问外部数据时产生的攻击面扩大。这些漏洞不一定很复杂，而是源于 LLM 处理文本的基本方式。Simon Willison 借鉴 SQL 注入的类比，创造了“提示注入”一词，OWASP 已将其列为 LLM 的首要风险。主要的缓解策略是从尝试“编写更好的提示”转变为限制模型可以执行的操作。 AI
影响 理解核心 LLM 漏洞对于开发安全 AI 应用的开发者至关重要。
排序理由 文章解释了 LLM 漏洞和缓解策略，借鉴了专家意见和已建立的安全框架。
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