大型语言模型（LLM）系统中可能存在多种漏洞。面对这些漏洞，确定哪些需要立即处理是重要的。并非所有漏洞都具有同等重要性；有些可能只是带来小麻烦，而另一些则可能导致灾难性故障。根据漏洞的潜在影响对其进行优先排序，对于有效分配资源并首先应对最严重的威胁来说非常重要。这确保了修复工作能够集中在能够提供最大安全效益的方面。
理解LLM环境中的影响
当我们谈论大型语言模型的“影响”时，我们考虑的是漏洞被利用后可能产生的负面结果。LLM的本质是与数据交互、生成内容并影响决策，因此潜在的影响是多方面的：
- 数据泄露： 漏洞利用可能导致LLM处理或可访问的敏感信息未经授权被公开。这包括个人身份信息（PII）、公司专有数据或机密用户输入。
- 有害内容生成： 漏洞可能允许攻击者强制LLM生成不当、有偏见、仇恨或误导性的内容。这会损害声誉、散布错误信息，甚至煽动有害行为。
- 模型操控： 攻击者可能改变LLM的行为，注入偏见，或使其执行开发者不希望的行动。这包括通过“越狱”绕过安全过滤器，或对其输出进行更细微的篡改。
- 拒绝服务（DoS）或资源耗尽： 某些漏洞可能允许攻击者使LLM系统过载，导致合法用户无法使用，或产生过高的计算成本。
- 声誉损害： 涉及LLM的事件，特别是那些导致隐私侵犯或有害内容传播的事件，可能会严重损害组织的声誉并侵蚀用户信任。
- 经济损失： 直接经济损失可能通过被攻击的LLM促成的欺诈性交易发生，或间接通过事件响应成本、法律费用和业务损失产生。
- 法律与法规后果： 根据LLM应用的性质及其处理的数据，安全漏洞可能导致根据GDPR、CCPA或行业特定规则产生巨额罚款和法律责任。
评估影响需要超越技术缺陷的严重性本身。您需要考虑LLM运行的环境以及它能够访问什么。
评估影响的因素
为了系统地评估LLM漏洞的潜在影响，请考虑以下因素：
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破坏的性质：
- 保密性： 哪些类型的数据可能被公开？其敏感程度如何（例如，PII、财务记录、商业秘密）？
- 完整性： LLM的输出是否可以可靠信任？攻击者是否可以操控响应来欺骗用户或系统？模型的训练数据或微调 (fine-tuning)是否可能被破坏？
- 可用性： LLM服务是否可能中断或无法使用？其运行时间对业务运营的重要性如何？
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损害范围：
- 受影响用户/系统： 多少用户或下游系统会受到漏洞利用的影响？这是广泛问题还是个别情况？
- 数据量： 可能有多少数据被泄露或篡改？
- 危害程度： 如果漏洞被利用，对个人或组织而言最坏的结果是什么（例如，身份盗窃、金融欺诈、公共安全风险）？
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业务和运营中断：
- 漏洞利用的直接经济成本是什么（例如，欺诈、恢复成本）？
- 间接成本是什么（例如，生产力损失、客户流失）？
- 从攻击中恢复需要多长时间？
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声誉损害：
- 漏洞利用会如何影响公众对组织及其由LLM驱动的服务的看法？
- 它是否可能导致客户、合作伙伴或监管机构失去信任？
尽管本节侧重于影响，一个完整的风险评估还会考虑漏洞被利用的可能性。可能性因素包括利用的难易程度、攻击者所需的技能水平以及缺陷的可发现性。真正的风险通常被视为影响和可能性的函数（例如，风险=影响×可能性）。然而，理解潜在影响是衡量漏洞严重程度的第一步。
漏洞优先排序的方法
有几种方法可以帮助您对LLM漏洞进行排序。这些方法从简单的定性评估到更结构化的定量方法不等。
定性方法：高、中、低
最直接的方法是将漏洞分为广泛的影响级别：高、中、低。
- 高影响： 如果被利用，可能导致严重后果的漏洞。例子包括：
- 敏感客户数据的大范围泄露。
- 未经认证的用户能够使LLM生成非法或高度有害的内容。
- 重要LLM应用程序的系统完全受损或显著、长时间的拒绝服务。
- 巨大的经济损失或严厉的法规处罚。
- 中等影响： 可能造成中等程度损害或中断的漏洞。例子包括：
- 非敏感内部数据或有限用户信息的泄露。
- LLM在特定情况下生成中等偏见或误导性内容。
- 临时服务降级或部分功能丧失。
- 中等程度的声誉损害或较小的经济成本。
- 低影响： 负面影响有限的漏洞。例子包括：
- 非重要数据的少量信息泄露（例如，一些已经公开的训练示例）。
- LLM生成略微跑题或无意义但无害的响应。
- 导致资源消耗增加但不会引起拒绝服务（DoS）的低效率问题。
这种方法快速易懂，但可能带有主观性。对每个类别有清晰且一致的定义，对于保持评估的一致性很重要。
定量评分：借鉴既有框架
为了进行更细致和客观的评估，可以借鉴定量评分模型。尽管目前还没有一个框架能完美适用于所有细节，但来自现有系统（如通用漏洞评分系统（CVSS））的原则会非常有用。
CVSS根据攻击载体、攻击复杂性、所需权限、用户交互以及对保密性、完整性和可用性（CIA三要素）的影响等指标为漏洞评分。将其应用于LLM时：
- 保密性（C）： 考虑LLM可能泄露的数据类型和数量。一个泄露PII的提示注入攻击在保密性影响方面得分会高于一个泄露通用训练数据的攻击。
- 完整性（I）： 思考漏洞利用如何影响LLM或其处理数据的可信度。“越狱”以绕过安全机制、数据投毒攻击或对输出的持续操控在此项得分会很高。
- 可用性（A）： 评估漏洞利用是否能拒绝服务或降低性能。资源耗尽攻击在可用性影响方面得分会很高。
您还可以考虑增加LLM特有的影响维度，例如：
- 有害输出生成影响： 根据有害内容的严重程度和类型（例如，错误信息、仇恨言论、非法建议）评分。
- 偏见放大影响： 根据漏洞允许引入或放大有害偏见的程度评分。
A简单的定量方法可能涉及为每个相关影响维度分配分数（例如0-10或1-5），然后进行汇总，可能还会加权，从而得出每个漏洞的总体影响分数。
DREAD模型
DREAD模型虽然较旧，但提供了一套用于思考风险（包括影响）的有用标准：
- Damage Potential（损害潜力）：如果漏洞被利用，损害有多严重？（这与我们的影响评估直接一致）。
- Reproducibility（可复现性）：攻击能否可靠地复现？
- Exploitability（可利用性）：执行攻击有多容易？（所需技能、工具）。
- Affected Users（受影响用户）：多少用户或用户群体的百分之多少会受到影响？（范围的一个重要组成部分）。
- Discoverability（可发现性）：攻击者发现此漏洞有多容易？
尽管可复现性、可利用性和可发现性更多地与可能性相关，损害潜力和受影响用户则是影响的核心。使用DREAD的组成部分可供以结构化的方式讨论和评估漏洞。
优先事项的可视化：风险矩阵
一个常用的优先事项可视化工具是风险矩阵。它根据评估的影响和可能性来标示漏洞。
风险矩阵有助于直观地对漏洞进行分类。那些落在“危急”或“高”单元格（代表高影响和/或高可能性）的漏洞，通常需要最紧急的关注。
通过在此类矩阵上标示漏洞，您可以快速识别哪些漏洞带来最大的整体风险，从而应优先进行修复。
环境因素的重要性
值得记住的是，优先排序并非纯粹是机械性的工作。LLM部署的具体环境、组织的风险承受能力、法规义务以及战略业务目标都起着作用。
例如，一个用于内部文档摘要的LLM，其数据泄露漏洞的影响情况可能与一个处理PII的面向公众的客户服务聊天机器人不同。导致偏见输出的漏洞在用于贷款申请筛选的LLM中，其影响可能被认为高于生成创意小说的LLM。总是根据您正在评估的LLM系统的具体情况，调整您的影响评估和优先排序。
一个迭代过程
最后，漏洞优先排序并非一次性任务。随着LLM系统的演进，新功能增加，新攻击技术出现，或业务环境变化，您的优先事项可能也需要调整。定期审查和更新您的漏洞评估及其相关影响评级，以确保您的修复工作与最严重的威胁保持一致。
根据影响有效优先排序漏洞，可确保您的红队发现转化为有意义的安全改进，将精力集中在最重要的地方。这项准备工作在提出和实施缓解策略之前非常重要。
