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OWASP 大语言模型应用程序10大风险(OWASP Top 10 for LLM Applications 2025)
LLM01:2025 提示注入（2025 Prompt Injection）
LLM02:2025 敏感信息披露（2025 Sensitive Information Disclosure）
LLM03:2025 供应链（2025 Supply Chain）
LLM04: 2025 数据和模型投毒（2025 Data and Model Poisoning）
LLM05:2025 不当输出处理 （2025 Improper Output Handling）
LLM06:2025 过度代理（2025 Excessive Agency）
LLM07:2025 系统提示泄露（2025 System Prompt Leakage）
LLM08:2025 向量和嵌入的弱点（2025 Vector and Embedding Weaknesses）
LLM09:2025 虚假信息（2025 Misinformation）
LLM10:2025 无界消费 （2025 Unbounded Consumption）
LLM应用架构与TOP 10风险点对应
OWASP 大语言模型应用程序10大风险(OWASP Top 10 for LLM Applications 2023)
LLM01：提示词注入（Prompt Injection）
LLM应用架构与TOP 10风险点对应
LLM Top 10对比（2023版和2025版）
| OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 | OWASP Top 10 for LLM Applications 2023 |
| LLM01:2025 提示注入（2025 Prompt Injection） | LLM01：提示词注入（Prompt Injection） |
| LLM02:2025 敏感信息披露（2025 Sensitive Information Disclosure） | LLM02：不安全输出（Insecure Output Handling） |
| LLM03:2025 供应链（2025 Supply Chain） | LLM03：训练数据投毒（Training Data Poisoning） |
| LLM04: 2025 数据和模型投毒（2025 Data and Model Poisoning） | LLM04：模型拒绝服务（Model Denial of Service） |
| LLM05:2025 不当输出处理 （2025 Improper Output Handling） | LLM05：供应链漏洞（Supply Chain Vulnerabilities) |
| LLM06:2025 过度代理（2025 Excessive Agency） | LLM06：敏感信息泄露（Sensitive Information Disclosure） |
| LLM07:2025 系统提示泄露（2025 System Prompt Leakage） | LLM07：不安全的插件设计（Insecure Plugin Design） |
| LLM08:2025 向量和嵌入的弱点（2025 Vector and Embedding Weaknesses） | LLM08：过度代理（Excessive Agency） |
| LLM09:2025 虚假信息（2025 Misinformation） | LLM09：过度依赖（Overreliance） |
| LLM10:2025 无界消费 （2025 Unbounded Consumption） | LLM010：模型窃取（Model Theft） |
对比发布的2025版和2023版的 LLM Top 10，对于2025版的前七项安全风险问题基本和2023版发布的安全风险问题基本一致，有一些调整而已，唯一不变的是LLM01:提示注入风险问题同样是最大的安全风险。同时也新增几项安全风险，比如系统提示泄露、向量和嵌入的弱点及无界消费等，部门风险有一些整合，比如无界消费这一概念扩展了传统的“拒绝服务（Denial of Service）”风险，不仅包括资源管理方面的风险，还涵盖了在大规模 LLM 部署中可能出现的意外成本问题。
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来源：OWASP及OWASP中国
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原文始发于微信公众号（一起聊安全）：2025 OWASP 大语言模型应用程序10大风险
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