Mitigating the OWASP Top 10 For Large Language Models Applications using Intelligent Agents

📄 arXiv: 2601.18105v1 📥 PDF

作者: Mohammad Fasha, Faisal Abul Rub, Nasim Matar, Bilal Sowan, Mohammad Al Khaldy

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2026-01-26

备注: 5 pages

DOI: 10.1109/ICCR61006.2024.10532874

💡 一句话要点

利用智能代理缓解大语言模型应用中OWASP Top 10安全风险

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 安全漏洞 智能代理 OWASP Top 10 主动防御

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型应用面临OWASP Top 10安全漏洞的威胁，可能导致数据泄露、服务中断等严重后果。
  2. 论文提出利用LLM驱动的智能代理框架，主动识别、评估和应对LLM应用中的安全威胁，实现实时安全防护。
  3. 该框架为未来LLM安全研究和开发提供了一个蓝图，旨在提升LLM的安全性，应对不断涌现的安全挑战。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已成为一种变革性和颠覆性技术，在自然语言处理、机器翻译等领域实现了广泛应用。然而，LLM的广泛集成也引发了一些安全问题，开放Web应用程序安全项目（OWASP）强调了这些问题，并确定了LLM应用程序中固有的十大安全漏洞。鉴于对LLM日益增长的依赖以及对数据完整性、保密性和服务可用性的潜在威胁，解决这些漏洞至关重要。本文提出了一个旨在缓解OWASP Top 10中概述的安全风险的框架。我们提出的模型利用LLM驱动的智能代理，提供了一种新的方法来主动识别、评估和应对实时安全威胁。该框架作为未来研究和开发的初步蓝图，旨在加强LLM的安全措施，并防止在这个快速发展的领域中出现的新兴威胁。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）应用中存在的OWASP Top 10安全漏洞问题。这些漏洞包括提示注入、不安全输出处理、训练数据中毒等，可能导致未经授权的访问、数据泄露、服务降级等风险。现有的安全方法往往是被动的，难以应对LLM应用中复杂多变的安全威胁。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM自身的能力，构建智能代理来主动防御安全威胁。这些智能代理可以监控LLM的输入和输出，检测潜在的攻击行为，并采取相应的措施来缓解风险。这种主动防御的方法可以更有效地应对LLM应用中不断变化的安全威胁。

技术框架：论文提出的框架包含以下主要模块：1) 威胁检测模块：利用LLM对输入和输出进行分析，识别潜在的攻击模式和恶意行为。2) 风险评估模块：评估检测到的威胁对系统造成的潜在影响，确定优先级。3) 缓解策略模块：根据风险评估结果，选择合适的缓解策略，例如过滤恶意输入、限制输出内容、隔离受影响的组件等。4) 监控与反馈模块：持续监控系统状态，收集反馈信息，并根据反馈调整安全策略。

关键创新：该论文的关键创新在于利用LLM自身的能力来构建智能代理，实现对LLM应用的主动安全防御。与传统的被动防御方法相比，这种方法可以更有效地应对LLM应用中复杂多变的安全威胁。此外，该框架还提供了一个通用的安全架构，可以应用于各种LLM应用场景。

关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。智能代理的具体实现方式（例如，使用的LLM模型、训练数据、推理算法等）以及缓解策略的选择，需要根据具体的应用场景和安全需求进行调整。未来的研究可以进一步探索这些技术细节，以优化框架的性能和安全性。

📊 实验亮点

由于论文是框架性设计，摘要中没有提供具体的实验结果或性能数据。论文的主要贡献在于提出了一个利用智能代理缓解LLM应用安全风险的框架，为未来的研究和开发提供了一个蓝图。未来的工作可以基于该框架进行实验验证，并与其他安全方法进行比较，以评估其有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种基于大型语言模型的应用场景，例如智能客服、内容生成、代码生成等。通过部署该框架，可以有效提升LLM应用的安全性，保护用户数据和系统资源，降低安全风险。未来，该研究有望推动LLM安全领域的进一步发展，为构建更加安全可靠的LLM应用生态系统做出贡献。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have emerged as a transformative and disruptive technology, enabling a wide range of applications in natural language processing, machine translation, and beyond. However, this widespread integration of LLMs also raised several security concerns highlighted by the Open Web Application Security Project (OWASP), which has identified the top 10 security vulnerabilities inherent in LLM applications. Addressing these vulnerabilities is crucial, given the increasing reliance on LLMs and the potential threats to data integrity, confidentiality, and service availability. This paper presents a framework designed to mitigate the security risks outlined in the OWASP Top 10. Our proposed model leverages LLM-enabled intelligent agents, offering a new approach to proactively identify, assess, and counteract security threats in real-time. The proposed framework serves as an initial blueprint for future research and development, aiming to enhance the security measures of LLMs and protect against emerging threats in this rapidly evolving landscape.