第一章：什么是大语言模型攻击？

随着 OpenAI、Anthropic 等公司推动人工智能的快速发展，大语言模型（Large Language Model，LLM）已经成为提升生产力的强大工具。无论是办公自动化、内容生成、智能客服，还是企业内部的决策辅助，LLM 都在以前所未有的速度被集成到真实业务场景中。

然而，技术高速发展的另一面，是与日俱增的安全威胁。

现代大语言模型不仅能通过自然语言执行复杂指令，还能自主整合外部数据、执行插件任务，部分 LLM 甚至具备代码执行、文件处理、调用 API 等能力。这种“智能代理”能力加速了应用创新，但也让攻击者找到了新的突破口。

LLM 攻击为何如此危险？

传统软件系统的输入通常有明确边界，而 LLM 的特点是：

• 指令与数据混在一起

• 自然语言可被用作攻击载体

• 模型会“误把攻击当指令执行”

• 输出可能被系统直接用作逻辑的一部分

这导致 LLM 应用 天然更容易被操控、欺骗或绕过安全规则。

更重要的是，研究显示：

当 LLM 被集成到真实业务系统后，用户输入的可信度大幅下降，攻击面成倍扩大。

因此，理解 LLM 攻击策略、掌握漏洞类型与对应防御措施，是每一个 AI 应用开发者、企业技术负责人、以及安全工程师必须具备的核心能力。

大语言模型应用体系结构：攻击点无处不在

在典型的 LLM 应用（LLM Application）中，一般包含：

• 提示词系统（system prompt）

• 用户输入（user prompt）

• 检索增强生成（RAG）

• 插件和外部工具

• 模型输出与下游执行系统

每一个环节，都可能成为攻击者的入口。

OWASP 已经发布了针对 LLM 的《OWASP Top 10 LLM Risks》，这是目前全球最权威的大模型安全风险指南，也为企业部署 AI 提供了重要参考。

OWASP LLM 安全十大风险详解

以下是根据最新研究与行业趋势整理的 LLM Attack 分类，并配以更加通俗的解释与实际影响。

1. LLM01：Prompt Injection（提示注入攻击）

提示注入是目前最常见、最危险，也是最受关注的 LLM 攻击方式。

攻击者通过构造特殊输入，使模型绕过系统内置规则，执行未授权操作，常见形式包括：

• 直接注入：强制覆盖系统提示，让模型“听命于攻击者”

• 间接注入：利用 RAG 外部文本、第三方网页、API 返回内容来控制 LLM

提示注入可导致：

• 不当信息泄露

• 生成恶意指令

• 操控下游系统执行攻击

• 绕过权限验证

后续章节将专门深度讲解这一部分。

2. LLM02：Insecure Output Handling（不安全的输出处理）

有些应用直接执行 LLM 的输出，例如：

• 把输出当作代码执行

• 把输出当作 HTML 注入页面

• 把输出直接作为系统命令

一旦模型输出被攻击者操控，可能导致：

• XSS

• SSRF

• RCE（远程代码执行）

• 后端系统被完全接管

这些问题本质上将传统安全漏洞又一次“复活”在 LLM 时代。

3. LLM03：Training Data Poisoning（训练数据投毒）

如果用于训练或微调的语料被污染，模型可能学习到带偏见、带后门或恶意的行为。

数据投毒的来源包括：

• 网络文本

• 开源数据集

• 爬虫收集的网页

• 用户上传内容

结果可能导致：

• 模型稳定出错

• 输出恶意内容

• 暗藏后门触发词

• 误导用户或系统决策

4. LLM04：Model Denial of Service（模型拒绝服务）

攻击者故意发起耗资源的请求，例如：

• 大量长 prompt

• 复杂推理任务

• 超大文件输入

• 循环调用

造成：

• 模型延迟激增

• 服务性能下降

• 企业成本暴涨

• API 被拖垮

LLM 的高算力特性让这一问题尤为严重。

5. LLM05：Supply Chain Vulnerabilities（供应链攻击）

AI 开发离不开：

• 第三方插件

• 预训练模型

• 外部 API

• 在线数据集

任一环节被攻击，都可能引发大规模连锁风险。

6. LLM06：Sensitive Information Disclosure（敏感信息泄露）

模型可能在不经意间泄露：

• 企业内部数据

• 用户隐私

• 训练集中出现过的敏感信息

• 系统提示词内容（prompt leak）

这会引发重大合规与隐私问题。

7. LLM07：Insecure Plugin Design（不安全的插件）

LLM 插件若缺乏权限控制，将导致：

• 未授权 API 调用

• 文件读写越权

• 服务器被 RCE 接管

插件安全正在成为 AI 应用的重大隐患。

8. LLM08：Excessive Agency（过度代理）

当系统给予 LLM 过高权限，如：

• 自动执行命令

• 自动操作财务系统

• 自动发邮件/发帖

• 自动做决策

则可能产生不可控的行为。

9. LLM09：Overreliance（过度依赖）

企业或用户过度信任 LLM 的内容，会带来：

• 幻觉误导

• 法律风险

• 决策错误

• 信息污染

缺乏核查机制的系统最容易受到影响。

10. LLM10：Model Theft（模型盗窃）

模型本身也是企业资产。

未授权访问可能带来：

• 技术泄密

• 商业机密流失

• 被黑产反向工程

• 被训练成本巨大的模型被盗用

  
  

• 

写在最后：Prompt Injection 是最直接、最危险的攻击

虽然 LLM 存在多种威胁，但 Prompt Injection（提示注入攻击）因其容易实施、破坏面广、几乎所有模型都存在此类风险，因此最值得深入研究。

本材料将在第二章详细介绍提示注入攻击模式，包括：

• 攻击类型分类

• 实际案例

• 可利用场景

• 多模型攻击效果测试

• 防御策略与检测体系

  第二章链接：https://www.hameedrazi.com/zhishi/123.html?admin_id=1

第三章将进一步讲解攻防策略，使开发者具备构建安全 LLM 的能力。