LLM安全2026：OWASP十大LLM应用风险详解与修复

OWASP的LLM应用十大风险成了人人引用的安全清单，但条目年年变、修复方案散落各处。这里给出2026年清单加具体缓解措施。

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OWASP的LLM应用十大风险成了人人引用的安全清单，但条目年年变、修复方案散落各处。这里给出2026年清单加具体缓解措施。

传统Web安全防输入输出，LLM应用多了新攻击面：模型本身能被提示词操控，输出能被武器化。OWASP的LLM应用十大风险是社区共识。2026清单与修复：提示注入（用户输入或检索文档里藏恶意指令劫持模型，修复：把模型输出当不可信、指令与数据隔离、特权操作必须验证）；敏感信息泄露（模型漏出上下文或训练里的隐私，修复：提示数据最小化、输出过滤、按用户权限检查检索文档）；不安全输出处理（模型输出直接进SQL/HTML/shell，修复：输出当外部输入清洗）；训练数据投毒（微调或RAG源被污染，修复：来源验证、溯源、定期评估）；供应链漏洞（被攻陷的模型文件、库、MCP插件，修复：锁版本、验哈希、审计三方）；过度授权（Agent有权限发邮件删数据，修复：最小权限、高危操作人工批准、工具范围限制）；过度依赖（用户把幻觉答案当关键决策依据，修复：免责声明、引用、置信信号、高危人工复核）；模型DoS（精心构造的输入让token失控，修复：限流、输入长度上限、会话预算）；不安全插件（三方工具被盲信，修复：校验插件输入输出、沙箱执行）；模型窃取（API套取模型或训练数据，修复：监控可疑查询模式、输出限制、水印）。实施顺序：今天先修过度授权和不安全输出处理（真出事的两条）；本周加提示注入防御和会话成本上限；本月建监控评估闭环。心智模型：把LLM当有网权的实习生——能干、会错、绝不全信，输出在控制验证前都只是建议。