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，模板下载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，源码下载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，香港云服务器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，源码库结合 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 发布了主要的建站模板出版物  ，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，高防服务器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。