LLM 安全风险：社会工程、非确定性与供应链攻击

安全专家 Dan Tentler 在 Security Fest 2026 上强调了重大的 LLM 安全风险，重点关注这些模型如何被武器化用于社会工程并构成内部威胁。他解释说，与传统的确定性安全工具不同，LLM 是非确定性的，其输出受硬件因素影响，这使得它们难以审计并容易被利用。Tentler 还详细介绍了新兴的内存和上下文工程威胁，攻击者可以毒化为 LLM 代理提供信息的持久化内存存储，从而导致半永久性泄露而模型或用户并未意识到。引用的一个特别令人担忧的例子是 PyTorch Lightning 的供应链攻击，它是许多 ML 操作的关键依赖项。 AI

影响 强调了 LLM 中关键的安全漏洞，包括社会工程风险和供应链攻击，并呼吁更多关注模型的非确定性与内存投毒问题。

排序理由 该条目是对关于 LLM 安全的演讲的总结，而非直接发布或研究发现。

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