企业在仓促部署大型语言模型时面临着重大风险

Elastic企业的企业威胁与安全情报主管Jake King解释了LLM如何对数据隐私构成重大风险 ，并概述了缓解这些安全风险的仓促策略。

问 ：在你的部署研究中 ，你遇到的大型一些与LLM相关的主要漏洞是什么？

答：虽然许多企业正匆忙跟上GenAI的潮流，尽快部署LLM，模型但这增加了他们暴露于新风险和漏洞的时面可能性 。

OWASP 的风险 LLM 安全和安全性十大排行榜强调了 Elastic 在直接观察和安全测试中发现的许多问题领域，高防服务器这些包括如提示注入等能力，企业威胁行为者操纵 LLM 输入以控制生成的仓促输出，以及敏感数据暴露 。部署重要的大型是要注意
，许多漏洞与当前阶段 LLM 的模型使用相关 
，较少与框架和工具链相关——尽管这对于威胁研究人员来说是时面一个新兴的关注领域 。

问 ：LLM 如何对数据隐私构成风险，风险企业应注意哪些具体威胁？企业

答 ：鉴于其广泛的使用案例，从内容创建到翻译再到聊天机器人
，源码库LLM 收集了大量的个人和企业信息。如果这些数据泄露，可能会导致重大隐私和安全漏洞。关键在于理解，敏感数据暴露可以从凭证暴露 、文档和战略共享，一直到源代码暴露等范围。企业必须批准和监控员工使用 LLM 技术 ，并监督客户使用企业发布的任何 LLM 解决方案
。

问 ：在 LLM 部署中缓解安全风险的最有效策略是什么？

答：对开发和生产环境中部署的系统进行持续和频繁的监控，服务器租用对于确保安全操作至关重要 。与许多新兴技术类似  ，LLM 的日志记录和监控的全面性有限。因此，每个解决方案都应考虑其风险、优点和缺点
。

这应与有效的 LLM 供应链管理相结合，供应商应经过适当审查，并展示出强大的安全卫生标准  。通过标准化的系统加固以减少组织的攻击面，云计算结合 LLM 安全最佳实践，可以让那些希望将 LLM 技术投入生产环境的组织保持低风险  。例如 ，在提示注入的情况下，一些缓解最佳实践包括调整 LLM 以识别和防止可疑输入
，或部署机制来验证和清理输入提示 。

问 ：在管理 LLM 的安全性方面 ，治理有多重要 ，你推荐哪些框架或指南
？

答：强有力的治理对于确保 LLM 的负责任、公平和安全使用至关重要
。NIST 和 OWASP 发布了主要的模板下载出版物，并持续更新和提供有关 LLM 技术在企业中开发、使用和集成的相关背景信息，这些标准虽然是近期发布的，但对于那些希望加速在其组织中安全使用 LLM 的人来说，是一个关键资源 
。

需要考虑的是，治理和安全框架将有助于 LLM 技术的商业采用
，源码下载但可能无法阻止对抗性团体利用强制性系统控制
。正如我们过去所看到的那样 ，LLM 创建者要求的控制措施可能会被规避，并且很可能会继续被规避。

问：行业合作如何改善 LLM 的整体安全性 ？

答：透明度和知识共享是增强行业在 LLM 安全方面合作的关键 。企业和研究人员应以开放的态度领导研究和发现，以确保我们能够共同进步。鉴于 LLM 技术的快速发展以及针对这些系统的对抗性目标的性质，作为一个社区，快速而开放地发布发现和研究结果是至关重要的。