​​​​​​​大语言模子安全风险分析及相关办理方案 ...

         大语言模子的安全风险可以从多个维度进行分类。 从输入输出的角度来看，存在提示注入、不安全输出处理、恶意内容生成和幻觉错误等风险； 从数据层面来看，训练数据中毒、敏感信息泄漏和模子反演攻击是重要威胁； 模子自身则面临拒绝服务和偷窃的风险；
         供应链和插件的不安全引入了外部依赖风险；不妥的使用方式，如太过署理和太过依赖，也会带来安全隐患；算法歧视是模子固有属性带来的风险；对抗性攻击则是使用模子的漏洞进行攻击。这些风险相互交错，共同构成了LLM安全领域的复杂挑衅
一、LLM重要风险陈列

风险描述	缘故原由	危害	应对方法
提示注入 (LLM01)ÿ

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。