2025 OWASP LLM Top10安全风险解读（上）：三大核心风险

随着LLM技术的发展以及应用场景的不断扩展，OWASP在2025年发布了最新版本的OWASP Top 10 for LLM Applications，进一步强调了LLM应用安全的特殊性。

回顾：2025 OWSAP LLM TOP10关键变化

本期将着重关注2025 OWASP LLM Top3的三大安全风险：

提示注入漏洞是指通过精心构造的输入来操纵或绕过LLM的安全边界，使其产生非预期行为或输出的一类攻击。这种漏洞存在于模型的提示处理机制中，由于LLM对自然语言的深度理解特性，即使是人类难以察觉的细微语义变化，都可能被模型解析并导致行为改变。攻击者可能利用这个特性来诱导模型泄露敏感信息、执行未授权操作、绕过安全限制，甚至影响关键决策。由于这类攻击利用的是LLM的基础工作原理，目前还没有完整的解决方案，只能通过多重防护机制来降低风险。这也是为什么提示注入在2023和2025年的OWASP LLM Top 10中都被列为最高风险的安全威胁。

提示注入的攻击分类主要分为直接提示注入和间接提示注入：

攻击者直接构造特定的提示内容，通过精心设计的语言来诱导模型突破安全限制。这可能是有意的攻击行为，也可能是无意的输入触发。而无意的触发可能来自用户的随意对话或不规范的提示方式，这些都可能导致模型产生意外的行为改变。最常见的手法包括角色扮演（如扮演无限制的AI）、重写系统指令（声称之前的指令无效）、或者利用对抗性提示（使用特殊字符或格式）等方式。这些攻击通常试图混淆模型的决策边界，使其无法准确判断什么是允许的行为。

通过在普通内容中嵌入隐藏的恶意提示，当这些内容被输入到模型时，隐藏的指令就会被触发。这种方式特别隐蔽，因为提示内容通常对人类用户是不可见的。在这个例子中，恶意提示被隐藏在普通文档中，人类用户可能完全无法察觉，但LLM会处理这些隐藏指令。

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敏感信息披露是LLM系统中一个严重的安全风险，数据类的风险在2025年的OWASP LLM Top 10中相比2023年的排名有所上升。随着LLM在各行各业的广泛应用，其可能泄露的敏感信息范围也在不断扩大。当攻击者通过精心设计的提问方式，可能导致模型泄露组织或用户的敏感信息，包括个人身份识别信息（PII）、财务信息、健康记录、商业机密、安全凭证和法律文件等。不仅如此，配置不当的模型在应用中还可能泄露专有算法和其他重要的机密信息，这可能导致知识产权（IP）的泄露。

数据泄露的范围主要分为两类，数据层面的泄露和技术层面的泄露：

在与LLM交互过程中，个人身份识别信息（PII）可能被无意暴露，这包括用户的财务和健康记录、密码和安全凭证、法律文件等敏感内容。最常见的情况是用户在对话中无意识地输入个人信息，而这些信息可能会被模型记住并在后续对话中泄露。同时，商业用户在咨询业务相关问题时，模型可能会在回答中无意识地包含机密商业信息，特别是在模型经过企业数据微调的情况下。

不当配置的模型可能会暴露出专有的训练方法、模型源代码、系统架构和安全控制机制等技术细节。特别值得注意的是，攻击者可能通过模型提取和反转技术（如"Proof Pudding"攻击）来重建敏感信息。这类攻击不仅可能导致训练数据的泄露，还可能使攻击者通过分析获得的信息来绕过系统的安全控制。在某些情况下，模型的输出可能会直接暴露专有算法或训练数据，这对于企业来说可能造成重大的知识产权损失。

这些风险的严重程度和影响范围都在随着LLM应用的普及而不断扩大，需要企业和用户都提高警惕。特别是在企业环境中，这种信息泄露可能会导致严重的商业损失和法律风险。

LLM的供应链漏洞是一个复杂的安全挑战，当前很少有组织能够完全从零开始构建LLM系统，大多依赖现有的技术和组件进行开发。这种依赖使得整个供应链的每个环节都可能成为潜在的安全威胁点，从训练数据、预训练模型到部署平台的完整性都可能受到影响。这些风险可能导致模型产生有偏见的输出、出现安全漏洞或系统故障。在2025年的OWASP LLM Top 10中依然保持较高排名，这反映了供应链安全在AI领域与其他技术领域一样，都呈现出风险不断上升的趋势。

从安全风险类型来分类，主要分为传统软件风险和AI特有的风险：

与传统软件开发类似，LLM系统同样面临代码缺陷和依赖性问题。过时或不再维护的组件可能存在安全漏洞，这些漏洞可能被攻击者利用。特别是在模型开发或微调过程中使用的各种组件，都可能成为攻击者的目标。此外，AI开发通常涉及多种软件和数据集的许可问题，如果管理不当，可能引发法律风险。

在机器学习领域，风险进一步扩展到第三方预训练模型和数据集。这些模型可能包含隐藏的偏见、后门或其他恶意功能，而这些问题往往难以通过常规的安全评估发现。随着开放访问LLM的兴起，以及新型微调方法（如"LoRA"低秩适应和"PEFT"参数高效微调）的普及，特别是在Hugging Face等平台上，带来了新的供应链风险。同时，设备端LLM的出现也显著增加了应用程序的攻击面和供应链风险。

这些供应链漏洞的影响范围正在不断扩大，需要组织在选择和整合第三方组件时保持高度警惕，尤其是在使用开源模型和数据集时。