Elastic Security Labs 发布了帮助防范 LLM 的风险和滥用的指南

在过去的一年半里，生成式 AI 和大型语言模型 (LLM) 的实施得到了广泛采用，一些公司甚至竞相以最快的速度将这些技术融入业务当中。然而这却扩大了攻击面，让开发人员和安全团队缺乏明确指导来了解如何安全地采用这项新兴技术。正是基于这一背景，Elastic Security Labs 团队精心编撰了一份新的研究期刊，旨在为您和贵组织提供指导和建议。

本期刊探讨了生成式 AI 和 LLM 的安全性，旨在为安全团队提供保护其 LLM 实施的关键信息，内容涵盖了对风险的深入解释和针对缓解攻击的最佳实践建议。从面向 LLM 新手的见解，到对 OWASP 十大安全风险的深入剖析，本期刊不仅揭示了常见的滥用场景，还探讨了相应的对策和建议。

当被问及这份报告时，Elastic Security 的威胁与安全情报主管 Jake King 说道：

随着我们检测规则的最新改进以及全新的正式研究成果，我们必须认识到，我们对风险理解的进步源于在这一新兴领域数月来不断积累的专业知识。这些进步与我们对当前许多环境中安全风险的深刻理解相结合，不仅体现在我们最新的报告中，也贯穿于我们所有的研究工作中。

我们对高层次风险的观点与 Elastic 如何围绕传统检测工程概念调整关注焦点的见解相互印证，形成了完整的视角。这一视角在 Elastic Security Labs 的多个期刊中均有所体现。以下是这些期刊中一些关键观点的归纳：

• Elastic Advances LLM Security with Standardized Fields and Integrations（Elastic 通过标准化字段和集成提升了 LLM 安全性）探讨了如何创建集成工作流，旨在降低评估 LLM 安全性时的难度，并详细介绍了与 AWS Bedrock 的全新集成

• Embedding Security in LLM Workflows:Elastic's Proactive Approach（在 LLM 工作流中嵌入 Security：Elastic 的主动方法）重点介绍了如何使用 ES|QL 检测恶意 LLM 活动的建议和具体示例，并提出了一种基于代理的遥测解决方案

• Accelerating Elastic detection tradecraft with LLMs（利用 LLM 加速 Elastic 检测技术）重点介绍了我们对于 LLM 研究的专注，特别是在利用生成式 AI 来精简检测工作流方面的努力

这些期刊以及我们特色博客空间中的其他期刊，旨在向我们的读者传递信息、激发灵感，并为他们即将面临的挑战做好准备备。

Elastic Security Labs 致力于为情报社区提供关键、及时的安全研究成果，无论您是否为 Elastic 客户，都可获得这些信息。当我们进行规范化和标准化时，我们旨在让整个行业对每个人都更加安全 — 这正是我们进行这项研究的初衷。

对于我们的客户，我们的检测规则存储库旨在帮助您尽快且自信地进行监测，而且现已覆盖您的 LLM 实施。这些规则的建立和维护都是公开的，与Elastic 承诺的透明度保持一致。

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