OWASP《LLM安全与治理检查清单》深度解析：构建可信人工智能的实践框架

作者简介：叶绍琛，蓝典信安董事长兼CEO，网络安全专家，人工智能安全研究者，公安部全国网警培训基地专家导师，中国下一代网络安全联盟常务理事，清华大学出版社网络安全教材作者，出版《移动安全攻防进阶》等多本网络安全技术专著。

引言：人工智能安全治理的迫切性

随着生成式人工智能（GenAI）技术的爆炸式增长，大型语言模型已从实验室研究迅速渗透到企业核心业务中。根据2024年Menlo Ventures的市场数据，全球AI相关投资规模突破138亿美元，72%的美国企业正在加速部署LLM系统。

然而，技术的快速落地伴随着前所未有的安全挑战：提示注入攻击导致数据泄露、供应链漏洞引发系统性风险、模型幻觉造成决策偏差等问题频发。OWASP（开放式Web应用安全项目）发布的《LLM安全与治理检查清单》正是应对这一挑战的核心工具，为企业在技术、治理和法律层面构建安全防线提供了系统化指南。

一、LLM安全的核心挑战与风险图谱

1.1 技术特性驱动的安全困境

LLM的独特架构决定了其安全风险的复杂性：

• 输入输出不可控性：模型通过自然语言交互，难以通过传统边界防护手段控制数据流动，导致提示注入攻击（Prompt Injection）成为最普遍威胁（占攻击事件的40%以上）。
• 系统边界模糊：控制平面（模型参数）与数据平面（训练/推理数据）无法完全隔离，攻击者可利用外部数据源实施间接注入。
• 供应链依赖风险：75%的LLM系统依赖开源模型或第三方组件，XZ后门事件暴露出供应链攻击的破坏性潜力。

1.2 OWASP定义的六大风险维度

二、检查清单的核心框架与实施路径

2.1 战略层：构建AI治理体系

（1）人工智能资产清单管理

• 全生命周期追踪：建立覆盖模型开发、部署、退役各阶段的资产目录，记录训练数据来源、微调参数、插件依赖等关键元数据。
• SBOM扩展应用：在传统软件物料清单基础上增加AI专属字段（如模型版本、训练数据集哈希值），实现供应链透明度提升。

（2）风险责任矩阵（RACI）

2.2 技术层：防御体系构建

（1）关键漏洞防护策略

• 提示注入防御：
  • 权限沙箱化：为LLM分配独立API令牌，限制其仅能访问必要数据源（最小权限原则）。
  • 输入过滤机制：采用语义分析检测异常指令（如”忽略之前指令”类关键词），结合正则表达式阻断高危操作。
• 输出安全处理：
  • 零信任验证：将模型输出视为潜在恶意内容，对SQL语句、API调用等执行上下文感知校验。
  • 编码标准化：对HTML/JavaScript输出实施OWASP推荐的输出编码规范（如HTML Entity编码）。

（2）模型全生命周期防护

注：红色阶段为高风险环节，需实施对抗训练（Adversarial Training）和动态监控。

三、法律合规与治理实践

3.1 全球监管框架适配

• 欧盟AI法案：对高风险LLM实施强制第三方认证，要求可解释性报告和偏见检测记录。
• 中国生成式AI管理办法：训练数据需通过网信部门安全评估，生成内容需添加数字水印。
• 美国NIST AI框架：推荐采用TEVV（测试、评估、验证、确认）流程确保模型可靠性。

3.2 合规实施工具

• 模型卡（Model Cards）：记录模型性能指标、训练数据分布、已知偏差等关键信息。
• 风险矩阵（Risk Matrix）：量化评估各场景下的隐私泄露概率与影响等级。

四、典型案例分析与应对

4.1 供应链攻击事件

某金融公司使用开源LLM构建智能客服系统，攻击者通过污染HuggingFace模型仓库植入后门，导致用户信用卡信息泄露。OWASP建议措施：

1. 实施模型签名验证，确保二进制文件完整性。
2. 建立AI红队机制，定期进行对抗测试（Adversarial Testing）。
3. 部署运行时异常检测，监控模型输出偏离度。

4.2 越权操作事故

某电商平台的LLM客服系统因过度代理配置，导致攻击者通过构造提示词调用商品下架API。关键教训：

• 严格遵循功能最小化原则，禁用高危API（如DELETE操作）。
• 实施双层审批机制，敏感操作需人工复核。

五、未来趋势与建议

5.1 技术演进方向

• RAG增强防御：通过检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）技术限制模型输出范围，降低幻觉风险。
• 联邦学习应用：在保护数据隐私前提下实现多源模型协同训练，缓解数据投毒威胁。

5.2 组织能力建设

• 复合型人才培养：建立涵盖ML工程师、安全专家、法律顾问的跨职能团队。
• 持续演进机制：每季度更新威胁模型，适配新型攻击手法（如深度伪造语音注入）。

六、结语

OWASP的检查清单为LLM安全治理提供了方法论而非银弹。企业需结合自身业务场景，在技术防护（如输入过滤、输出验证）、治理体系（如RACI矩阵）、法律合规（如模型卡）三个维度形成闭环。随着欧盟AI法案等法规的落地，2025年将成为AI治理的分水岭——唯有建立主动式、自适应型安全框架，方能在人工智能浪潮中行稳致远。