2025大型语言模型LLM安全风险案例与防御策略研究报告.pdf
本文档是ChaMD5安全团队AI组关于大型语言模型(LLM)安全的研究报告，旨在概述LLM面临的主要安全风险，并基于OWASP Top 10 for LLM25年的更新版进行分析。
报告首先介绍了LLM安全格局，强调机遇与风险并存。LLM在各行业应用广泛，但安全措施发展滞后，暴露出严重安全隐患。OWASP发起了“大型语言模型应用Top 10”项目，旨在识别和排序LLM应用中最关键的安全漏洞。
报告详细剖析了OWASP LLM Top 10 (2025版)中的核心风险，包括提示注入、敏感信息泄露和供应链漏洞。每个风险都包含定义、示例/影响以及关键缓解方法。
报告通过真实世界的案例研究，包括PoisonGPT实验和PyTorch 'torchtriton'事件，阐释了数据投毒和供应链漏洞的实际威胁。PoisonGPT实验展示了如何通过模型编辑技术向模型植入虚假信息，而PyTorch事件揭示了依赖管理风险和攻击手法的有效性。
报告还介绍了LLM开发与防御的框架及工具，包括LangChain、Rebuff AI和Garak。LangChain是一个简化LLM应用开发的开源框架，Rebuff AI和Garak是分别用于防御提示注入和进行漏洞扫描和红队测试的工具。报告对比了这些工具的用途、关键技术和应对的OWASP LLM风险。
最后，报告提出了确保LLM安全的建议，包括采纳基于风险的方法、实施纵深防御策略、保持信息同步与持续适应，并关注未来趋势。报告还包含关键术语解释、OWASP Top 10 for LLM Applications (2025版)完整列表和参考引用。
核心观点：LLM安全需要整体、适应性和协作性的方法，将先进技术、健全流程和具备安全意识的人员紧密结合起来。
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