你的法学硕士策略会让你变得脆弱吗？

Large语言模型（LLMs）虽然能快速构建AI概念验证（PoCs），但在生产环境中面临严峻的安全挑战。企业应实施AI信任、风险和安全管理（TRiSM）控制，以减少错误决策。报告重点分析了LLM系统中的常见安全风险及应对策略。

核心风险

1. 常见安全风险：包括提示注入、敏感数据泄露、不当输出处理、过度代理、系统提示泄露、不可靠内容、错误信息和不限界消耗。
2. 风险来源：主要源于API调用（如OpenAI）的LLM系统，涉及流式（实时聊天）和批量（智能数据处理）模式，并包含检索增强生成（RAG）和LLM代理组件。

关键数据

• OWASP Top 10安全风险适用于API式LLM系统，其中提示注入、敏感信息泄露和不当输出处理最为突出。
• 医疗、电信、金融行业需遵守HIPAA、COPPA等法规，防止PII泄露。

安全策略

1. 分层防御：通过业务、数据、工程、运营全周期实施安全策略，持续更新以应对新风险。
2. RACI矩阵：明确数据科学、MLOps、安全运营等部门在风险缓解中的职责（如限制提示范围、权限最小化）。
3. LLM护栏：作为Gen AI模型与输出间的安全控制，通过过滤器、规则逻辑或AI方法（如分类器）实现。

解决方案对比

• 云护栏（如Amazon Bedrock Guardrails）：降低攻击通过率（如云护栏使攻击通过率降至2.9%），但增加1.19秒延迟。
• 定制护栏（如guardrails.ai框架）：将攻击通过率降至0.06%，但延迟达13.9秒。

研究结论

• 护栏可有效缓解多数风险，但需平衡精度与召回率，定制化方案更适配特定场景。
• 误报（如用户请求被阻断）需通过LLM评估和漏洞扫描优化。
• 非结构化风险（如错误信息）仍需专项解决方案。
• 企业应持续更新系统时采用多层安全策略，并关注LLMOps成熟度提升。