测试LLM应用程序需要关注数据流和信任边界,因为缺陷通常源于应用程序的集成而非模型本身。与代码和数据分离的传统应用程序不同,LLM将指令和内容作为单一文本流处理,难以区分。关键测试领域包括提示注入(直接和间接),攻击者可以通过在用户输入或外部数据源中嵌入指令来操纵模型的行为。 AI
影响 为开发人员提供了一个框架,用于识别和缓解LLM驱动的应用程序中的安全风险,强调数据流和提示注入漏洞。
排序理由 该条目描述了一种测试LLM应用程序的方法,侧重于实际的安全考虑,并引用了一个特定标准(OWASP LLM应用程序Top 10 2025)。
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