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引言:随着生成式AI的采用、使用和应用程序开发的增长,新的安全风险也随之而来,影响着企业或组织的战略规划和投资。当然,对应的消减方案、技术、框架和分类法也在不断发展,LLMSecOps即将会成为AI安全解决方案。
软件开发模式在从传统的瀑布模式演进到DevOps,再到DevSecOps,目前正在向LLMSecOps转变,安全一直都是不缺少的环节。
OWASP于近期发布了《大语言模型和生成式人工智能安全解决方案参考指南2025》,旨在解决LLM和生成式AI应用程序在开发、部署和使用过程中面临的安全挑战。
《大语言模型和生成式人工智能安全解决方案参考指南2025》(以下简称“指南”)专为开发者、应用安全从业人员、DevSecOps 和 MLSecOps 团队、数据工程师、数据科学家、CISO 和安全领导者等多元化的受众群体量身定制。
这些人员专注于制定策略,以保护大型语言模型((Large Language Models,简称LLM)和生成式人工智能(GenAI)应用程序的安全。
该指南旨在提供一个参考指南,涵盖从开发到部署和使用的LLM和生成式AI生命周期的安全性,即LLMSecOps。
LLMSecOps是一个专门针对大语言模型的安全运营实践,它结合了传统的安全运营(SecOps)原则和针对LLM的特定需求。
LLMSecOps的目标是在LLM的开发、部署和运营过程中确保安全性,同时促进开发和运营团队之间的协作。主要内容有:
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安全集成:在LLM的整个生命周期中,从规划、开发、测试到部署和运营,都要将安全措施融入到每个阶段; -
自动化:自动化安全测试和部署流程,以提高效率和响应速度,减少人为错误; -
持续监控:对LLM应用进行持续的安全监控,以便及时发现和响应潜在的安全威胁; -
风险管理:评估和管理与LLM相关的安全风险,包括数据泄露、模型滥用、偏见等问题; -
合规性:确保LLM应用遵守相关的法律法规和行业标准; -
教育和培训:提高开发和运营团队的安全意识和技能,以便他们能够识别和应对安全威胁。
若想了解LLMSecOps每个环节的具体活动,可以参阅报告原文:
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OWASP-LLM_GenAI-Security-Solutions-Reference-Guide-v1.0-1.pdf: https://url25.ctfile.com/f/1848625-1445700697-15616a?p=6277 (访问密码: 6277)
LLMSecOps是一个跨学科的领域,它要求安全专家、数据科学家、开发人员和运营人员共同努力,从而确保LLM的安全和可靠性。
原文始发于微信公众号(全栈安全):LLMSecOps|LLM和GenAI的安全解决方案
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