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创新方案

构建或审查 LLM 应用时，用 OWASP Top 10…

适用于开发、审查或咨询任何调用 LLM 的聊天机器人、RAG、AI Agent、微调、LLM API 和内容生成系统时的安全防护。

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沉淀时间2026-09-23
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GDI C 49/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

构建或审查 LLM 应用时，用 OWAS通用

解决思路

  1. 主动模式：在构建或审查 LLM 应用时，不等用户询问 LLM 安全，就根据应用模式自动检查相关安全风险。
  2. 被动模式：当用户询问 LLM 安全时，使用构建类型到规则的映射查找 rules/ 下相关规则文件，其中包含详细的漏洞/安全代码示例。
  3. 工作流第 1 步：识别用户正在构建的内容（见“What Are You Building?”表）。
  4. 工作流第 2 步：检查该构建模式的优先规则。
  5. 工作流第 3 步：从 rules/ 读取具体规则文件以查看代码示例。
  6. 工作流第 4 步：应用安全模式，或标记存在漏洞的模式。
  7. 构建聊天机器人/对话式 AI 时，优先检查 Prompt Injection (LLM01)、System Prompt Leakage (LLM07)、Output Handling (LLM05)、Unbounded Consumption (LLM10)。
  8. 构建 RAG 系统时，优先检查 Vector/Embedding Weaknesses (LLM08)、Prompt Injection (LLM01)、Sensitive Disclosure (LLM02)、Misinformation (LLM09)。
  9. 构建带工具的 AI Agent 时，优先检查 Excessive Agency (LLM06)、Prompt Injection (LLM01)、Output Handling (LLM05)、Sensitive Disclosure (LLM02)。
  10. 构建微调/训练流程时，优先检查 Data Poisoning (LLM04)、Supply Chain (LLM03)、Sensitive Disclosure (LLM02)。
  11. 构建 LLM 驱动的 API 时，优先检查 Unbounded Consumption (LLM10)、Prompt Injection (LLM01)、Output Handling (LLM05)、Sensitive Disclosure (LLM02)。
  12. 构建内容生成应用时，优先检查 Misinformation (LLM09)、Output Handling (LLM05)、Prompt Injection (LLM01)。
  13. Critical Impact 规则：LLM01 Prompt Injection (`rules/prompt-injection.md`)——防止直接和间接提示操纵。
  14. Critical Impact 规则：LLM02 Sensitive Information Disclosure (`rules/sensitive-disclosure.md`)——保护个人身份信息（PII）、凭据和专有数据。
  15. Critical Impact 规则：LLM03 Supply Chain (`rules/supply-chain.md`)——保护模型来源、训练数据和依赖。
  16. Critical Impact 规则：LLM04 Data and Model Poisoning (`rules/data-poisoning.md`)——防止训练数据操纵和后门。
  17. Critical Impact 规则：LLM05 Improper Output Handling (`rules/output-handling.md`)——在下游使用前清洗 LLM 输出。
  18. High Impact 规则：LLM06 Excessive Agency (`rules/excessive-agency.md`)——限制 LLM 权限、功能和自主性。
  19. High Impact 规则：LLM07 System Prompt Leakage (`rules/system-prompt-leakage.md`)——保护系统提示不被泄露。
  20. High Impact 规则：LLM08 Vector and Embedding Weaknesses (`rules/vector-embedding.md`)——保护 RAG 系统和嵌入。
  21. High Impact 规则：LLM09 Misinformation (`rules/misinformation.md`)——缓解幻觉和错误输出。
  22. High Impact 规则：LLM10 Unbounded Consumption (`rules/unbounded-consumption.md`)——防止拒绝服务（DoS）、成本攻击和模型窃取。
  23. 查看 `rules/_sections.md` 获取完整索引及 OWASP/MITRE 引用。
  24. Prompt Injection 关键预防：输入验证、输出过滤、权限分离。
  25. Sensitive Disclosure 关键预防：数据清洗、访问控制、加密。
  26. Supply Chain 关键预防：验证模型、SBOM、仅使用可信来源。
  27. Data Poisoning 关键预防：数据验证、异常检测、沙箱隔离。
  28. Output Handling 关键预防：将 LLM 视为不可信，编码输出，参数化查询。
  29. Excessive Agency 关键预防：最小权限、human-in-the-loop、最小化扩展。
  30. System Prompt Leakage 关键预防：提示中不放秘密，使用外部防护栏。
  31. Vector/Embedding 关键预防：访问控制、数据验证、监控。
  32. Misinformation 关键预防：RAG、微调、人工监督、交叉验证。
  33. Unbounded Consumption 关键预防：速率限制、输入验证、资源监控。
  34. 关键原则 1：永远不要信任 LLM 输出——使用前验证并清洗所有输出。
  35. 关键原则 2：最小权限——授予 LLM 系统最低必要权限。
  36. 关键原则 3：纵深防御——叠加多层安全控制。
  37. 关键原则 4：人工监督——高风险动作需要审批。
  38. 关键原则 5：监控与记录——跟踪所有 LLM 交互以进行异常检测。
  39. 参考 OWASP Top 10 for LLM Applications 2025：https://genai.owasp.org/llm-top-10/。
  40. 参考 MITRE ATLAS - Adversarial Threat Landscape for AI Systems：https://atlas.mitre.org/。
  41. 参考 NIST AI Risk Management Framework：https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework。

适用边界 · 注意事项