OWASP LLM 应用 Top 10(2025)识别出 AI 驱动系统的关键安全风险,由于 LLM 与提示、数据和工具的交互,这些风险超出了传统漏洞的范畴。主要风险包括提示注入(Prompt Injection),攻击者会诱骗模型执行非预期命令;以及敏感信息泄露(Sensitive Information Disclosure),LLM 会泄露私有数据或凭证。该指南还强调了源自第三方组件(如插件和嵌入式提供商)的供应链漏洞,这些组件可能被操纵以破坏 LLM 应用。 AI
影响 强调了 LLM 应用中的关键安全漏洞,指导开发人员采取缓解策略,以防止数据泄露和未经授权的操作。
排序理由 该集群详细介绍了 LLM 应用的安全指南,概述了常见漏洞和实施策略。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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