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Top 10 for LLM Applications
Top 10 for LLM Applications
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AI 代理安全：处理不受信任的公开帖子的三层策略
Fireply 的一名开发人员概述了一种用于与公开帖子（尤其是在 X 等平台上）交互的 AI 代理的三层安全策略。核心原则是将所有外部帖子视为不受信任的数据，而非指令，以减轻提示注入的风险。第一层涉及将不受信任的文本用分隔符围起来，并指示模型将其视为数据。第二层使用简单的正则表达式模式，在恶意帖子到达模型之前对其进行标记和丢弃。最后也是最关键的一层是根据预定义的规则验证 AI 代理的输出，例如不允许链接、限制提及以及强制执行主题禁令，…
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OWASP 报告：提示注入仍是顶级 LLM 安全威胁
传统的应用程序安全实践不足以应对 AI 应用，由于其概率性质和自然语言处理能力，AI 应用容易受到提示注入等新威胁的影响。提示注入，特别是将恶意指令嵌入外部数据源的间接注入，仍然是 LLM 应用的首要关注点。防御这些威胁需要分层安全措施，包括输入分类器、输出验证和权限分离，而不仅仅是更好的提示。