AI LLM安全：LLM应用OWASP Top 10详解

AI LLM安全是一门独立学科。我们结合真实缓解工具和数据，走一遍 LLM 应用的 OWASP Top 10。

💡 你将学到

AI LLM安全是一门独立学科。我们结合真实缓解工具和数据，走一遍 LLM 应用的 OWASP Top 10。

你的 AI 应用有传统安全培训从未覆盖的威胁模型：提示词注入、数据投毒、不安全的输出处理。OWASP LLM 应用 Top 10 是最接近标准的东西——这里是生产环境真正重要的部分。

主要威胁

1. 提示词注入——头号威胁，用 llm-guard（3,202 星）或 NeMo Guardrails（6,880 星）缓解。2. 敏感信息泄露——对模型能检索的内容做最小权限（RAG 范围限定）。3. 不安全的输出处理——模型输出绝不能直接进 shell 或 SQL，要校验和编码。4. 数据投毒——固定训练和检索数据集并做哈希。5. 过度权限——给智能体最少工具，破坏性操作要求人工批准。

其余五项（web 工具的 SSRF、过度依赖、模型盗窃、供应链、错误处理不当）也重要，但前五项制造真实事故。务实清单：输入过滤、输出校验、最小权限工具、数据集哈希、破坏性操作加人工批准。

对比

常见问题

问：哪里能学到完整 OWASP 清单？
答：OWASP LLM Top 10 在 OWASP 官网和 GitHub——设计控制措施时读原文，别读摘要。

问：上线前要全部 10 项缓解吗？
答：先做前五项，其余靠监控迭代加固。