Elastic Security Labs 发布了帮助防范 LLM 的风险和滥用的指南
Elastic Security Labs 发布了确保安全采用 LLM 的权威指南，其中包括了缓解建议和 InfoSec 对策
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Elastic Security Labs 致力于普及安全知识，并在您与威胁行为者的斗争中提供有力支持。我们因拥有 100 多篇深入全面的文章和年度全球威胁报告而广为人知，现在我们很高兴为您带来最新的期刊：LLM 安全评估！
探索最佳缓解措施
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：
尽管 LLM 具有巨大潜力，但 LLM 的广泛采用让企业领导者感到不安，他们担心，这可能会成为恶意行为者获取私密信息或侵入其 IT 生态系统的另一个途径。在 Elastic Security，我们始终秉持公开分享安全研究成果的理念 — 我们坚信，安全知识应当为所有人所共享，安全的力量在于集体的智慧；因此，我们希望所有组织（无论是否是 Elastic 的客户）都能充分利用我们的规则、指导，以及我们团队的高质量研究成果，共同提升安全防护能力。
本期刊中探讨的对策涵盖了企业架构的多个关键领域，这主要包括两个方面：一是开发人员在构建支持 LLM 的应用程序时必须采用的产品内控制措施；二是 SOC 为验证和确认安全使用而必须增加的信息安全措施。这些都是我们已在 Elastic 产品套件中的 Elastic AI Assistant 和其他 AI 驱动的工作流中成功实施的建议。
对于那些希望在利用 Elastic Security 解决方案的同时加深对风险缓解理解的用户，我们还推出了一系列的检测规则，旨在改善您当前的 LLM 安全态势，尤其专注于通过优化提示和响应操作来降低风险。我们以开放和透明的态度分享这些规则，希望通过这些实践展示 Elastic 客户如何利用我们的知识库以及现成的检测规则来加强安全防护。
建立在威胁研究的基础上
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。
本博文所描述的任何特性或功能的发布及上市时间均由 Elastic 自行决定。当前尚未发布的任何特性或功能可能无法按时提供或根本不会提供。
在本博文中，我们可能使用或提到了第三方生成式 AI 工具，这些工具由其各自所有者拥有和运营。Elastic 对第三方工具没有任何控制权，对其内容、操作或使用不承担任何责任或义务，对您使用此类工具可能造成的任何损失或损害也不承担任何责任或义务。在 AI 工具中使用个人、敏感或机密信息时，请务必谨慎。您提交的任何数据都可能用于 AI 训练或其他目的。Elastic 不保证您所提供信息的安全性或保密性。在使用任何生成式 AI 工具之前，您都应自行熟悉其隐私惯例和使用条款。
Elastic、Elasticsearch、ESRE、Elasticsearch Relevance Engine 及相关标志为 Elasticsearch N.V. 在美国和其他国家/地区的商标、徽标或注册商标。所有其他公司和产品名称均为其相应所有者的商标、徽标或注册商标。
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