English(EN) How LLMs Create Security Holes (and How to Prevent Them)

大型语言模型通过代码生成和组件集成引入新的安全风险

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-09 22:15

大型语言模型（LLMs）通过其代码生成能力以及作为应用程序组件的集成方式，引入了新的安全漏洞。虽然LLMs可以加速编码，但由于其训练数据是平均水平，并且它们优先考虑可信的输出而非安全性，因此它们经常生成带有安全缺陷的代码，例如缺少授权或不安全的默认设置。此外，当LLMs用作组件时，例如在聊天机器人或RAG系统中，应用程序使用模型的方式可能会产生新的攻击向量。解决这些风险需要针对LLMs作为作者和LLMs作为组件制定不同的安全策略，因为单一工具无法有效地涵盖两者。 AI

影响采用LLMs需要新的安全策略来减轻AI生成代码和集成AI组件带来的风险。

排序理由文章讨论了LLMs作为作者和组件的安全影响，而不是特定的发布或事件。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Greg · 2026-11-09 22:15

大型语言模型如何制造安全漏洞（以及如何防止它们）

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