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# LLM 安全是什么？人工智能安全的新前沿 **作者：** Fevzi Ege Yurtsevenler — 人工智能安全研究员，AltaySec 创始人 **发布：** AltaySec | [altaysec.com.tr](https://altaysec.com.tr) **日期：** 2026 年 4 月 **系列：** LLM 安全基础 #1 ## 引言：一个新的安全领域正在诞生 在网络安全的历史中，每一波新技术浪潮都带来了新的攻击面。Web 应用程序的普及催生了 SQL Injection 和 XSS 等漏洞。移动应用程序创造了新的攻击类别。云基础设施从根本上改变了安全范式。 现在，同样的过程正在大型语言模型（LLM）和人工智能系统中上演。 **LLM Security**（LLM 安全）是一个跨学科的安全领域，旨在研究针对基于大型语言模型的人工智能系统的攻击，识别这些系统的漏洞，并开发防御机制。 本文将解释 LLM Security 的定义、重要性以及它与经典网络安全的区别。 ## 什么是 LLM？（快速概述） **大型语言模型（Large Language Model — LLM）** 是使用数十亿参数进行训练，并能够理解和生成自然语言的深度学习模型。ChatGPT、Claude、Gemini 和 Llama 是该类别中最著名的例子。 LLM 现在已不仅仅是聊天机器人： - 客户支持系统 - 代码编写助手（GitHub Copilot、Cursor） - 文档分析工具 - 金融咨询机器人 - 医疗信息系统 - 自主人工智能代理 ...它们正被置于核心业务流程的中心。这种关键性使得安全成为必然要求。 ## 什么是 LLM Security？ LLM Security 回答了三个基本问题： **1. LLM 系统是如何被攻击的？** 通过 Prompt 注入、越狱（Jailbreak）、数据投毒、模型窃取等技术。 **2. 这些攻击的后果是什么？** 数据泄露、未经授权的访问、恶意内容生成、系统接管。 **3. 如何保护这些系统？** Guardrail、输入/输出过滤、访问控制、监控系统。 ### 官方定义 [OWASP Gen AI Security Project](https://genai.owasp.org/) 在以下背景下探讨 LLM 安全： - 大型语言模型本身的漏洞 - 集成 LLM 的应用层中的缺陷 - LLM 使用的外部工具和数据源中的风险 - 自主代理系统创建的新的攻击面 ## 为什么与经典安全不同？ 这个问题的答案对于理解 LLM Security 至关重要。 ### 在经典安全中 - 系统是确定性的：相同的输入总是产生相同的输出 - 漏洞可以在代码级别进行定义 - 可以应用补丁，问题得以解决 - 攻击面是可预测的 ### 在 LLM 安全中 - 系统是**随机**运行的：相同的输入可以产生不同的输出 - 漏洞通常**源于模型本身的性质**，而不是代码错误 - 无法完全应用“补丁”；持续的更新和监控是必不可少的 - 攻击面是**语言** — 而语言提供了无限的组合 这不像修补一个 SQL Injection 漏洞那么简单。因为问题不在代码中，而在于模型“思考”的方式。 ## LLM Security 涵盖的领域 ### 攻击类别 | 类别 | 描述 | |----------|----------| | **Prompt Injection** | 通过输入操纵改变模型的行为 | | **Jailbreak** | 绕过安全过滤器和 Guardrail | | **Indirect Prompt Injection** | 来自外部来源（文档、Web、电子邮件）的指令注入 | | **Data Poisoning** | 投毒训练数据 | | **Model Extraction** | 通过 API 查询复制模型 | | **供应链攻击** | 针对第三方模型和库的攻击 | | **RAG Poisoning** | 向向量数据库注入恶意内容 | | **代理攻击** | 操纵自主 AI 代理 | | **MCP 攻击** | Model Context Protocol 的安全漏洞 | ### 防御层 - **输入验证：** 扫描用户输入以查找恶意指令 - **输出过滤：** 在将 LLM 输出发送到下游系统之前进行审查 - **Guardrail 系统：** 模型内部和外部的行为边界 - **访问控制：** 限制模型可以访问的资源工具 - **监控和日志记录：** 实时检测异常行为 - **Red Teaming：** 从对抗者视角对系统进行定期测试 ## 为什么现在至关重要？ ### 市场现状 截至 2025-2026 年，基于 LLM 的系统已不再是玩具，而是关键基础设施： - 银行正在将客户服务移交给 LLM - 医院正在使用 LLM 进行诊断支持系统 - 律师事务所正在使用 LLM 进行文档分析 - 国防工业正在使用 AI 助手进行代码生成 如果这些系统遭到攻击，造成的损失可能是巨大的。 ### 用数据说话 - 根据 [Adversa AI 2025 安全报告](https://adversa.ai/blog/adversa-ai-unveils-explosive-2025-ai-security-incidents-report-revealing-how-generative-and-agentic-ai-are-already-under-attack/)，现实世界中 **35% 的 AI 事件** 源于简单的 Prompt 操纵。 - 2025 年的研究表明，多轮攻击针对 8 个开源权重模型的**成功率达到 92%**。 - 已发表的 12 种防御方法中，**超过 90%** 可以通过自适应攻击被绕过。 ### 土耳其的现状 在土耳其，金融、电子商务和公共部门正在迅速采用基于 AI 的系统。然而，能够测试这些系统安全性的专家数量仍然非常有限。这一空白既是风险也是机遇。 ## LLM Security 与 AI Security 与 ML Security 这三个术语经常被混淆： **ML Security（机器学习安全）：** 范围最广的领域。涵盖所有 ML 模型（包括分类器、回归模型、神经网络）的安全。对抗样本和成员推断等经典 ML 攻击属于此领域。 **AI Security（人工智能安全）：** 包含 ML Security，此外还涵盖了使用 AI 系统的更广泛背景（自主系统、决策机制）。 **LLM Security：** 特别关注大型语言模型。涵盖 Prompt 注入、越狱、系统 Prompt 泄露等 LLM 特有的漏洞。代理 AI 和 MCP 安全也是该范畴中最新的组成部分。 ## 核心资源与框架 LLM Security 参考的主要机构和资源： | 资源 | 描述 | 链接 | |--------|----------|------| | OWASP LLM Top 10 (2025) | 最全面的 LLM 漏洞分类 | [genai.owasp.org](https://genai.owasp.org/) | | MITRE ATLAS | AI 对抗威胁矩阵 | [atlas.mitre.org](https://atlas.mitre.org/) | | NIST AI RMF | 联邦 AI 风险管理框架 | [airc.nist.gov](https://airc.nist.gov/Home) | | OWASP AI Exchange | 跨行业 AI 安全指南 | [owaspai.org](https://owaspai.org/) | | Google SAIF | Google 的安全 AI 框架 | [safety.google](https://safety.google/cybersecurity-advancements/saif/) | ## 后续步骤 在本系列文章中，我们将层层深入地探讨 LLM Security： 1. **什么是 LLM Security？** ← *您当前正在阅读此篇* 2. [什么是 Prompt Injection？](#) — 最常见的 LLM 攻击 3. [OWASP LLM Top 10 中文版](#) — 10 个关键漏洞类别 4. [什么是 RAG Security？](#) — 向量数据库安全 5. [什么是 AI Agent Security？](#) — 自主系统的安全 6. [LLM 安全路线图](#) — 综合学习路径 7. [AI 安全学习指南](#) — 入门指南 ## 总结 LLM Security 是一个专注于确保人工智能系统安全的新兴且快速发展的领域。它与经典安全的基本区别在于，攻击面是语言而非代码，并且漏洞源于模型的随机性质。 在土耳其，成为该领域的专家在职业和创业方面都具有重要的优势。作为 AltaySec，我们的目标是填补这一空白，并构建土耳其的 LLM 安全生态系统。 **关于作者** *Fevzi Ege Yurtsevenler 是土耳其人工智能安全领域的先驱研究员之一。作为 AltaySec 的创始人，他致力于制作中文 LLM 安全内容、提供培训，并在该领域构建土耳其首个生态系统。他目前在 LLM 安全领域进行着积极的研究。* **联系方式：** [altaysec.com.tr](https://altaysec.com.tr) | LinkedIn: Fevzi Ege Yurtsevenler *AltaySec — 土耳其的 LLM 安全生态系统* *本内容采用知识共享许可协议发布。转载请注明来源。*

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