PL
Zaloguj sięZacznij teraz
Słownik pojęć

Bezpieczeństwo LLM

Czym jest Bezpieczeństwo LLM?

Bezpieczeństwo LLM obejmuje wszystkie środki chroniące aplikacje zbudowane na dużych modelach językowych przed nadużyciami, wyciekiem danych i niepożądanym zachowaniem. Typowe zagrożenia to prompt injection, ujawnienie poufnych instrukcji lub danych oraz agenci z nadmiernymi uprawnieniami. Ochronę zapewnia kilka warstw: jasne instrukcje, ograniczone prawa, kontrola danych wejściowych i wyjściowych, zapory AI, red teaming i regularne audyty.

Jak pomaga KI.ordo

W KI.ordo role od przeglądającego do właściciela określają, kto może zmieniać agentów i wiedzę, dziennik zmian zapewnia możliwość prześledzenia edycji, a szablon audytu bezpieczeństwa chatbota wspiera przeglądy.

Dowiedz się więcej : Bezpieczeństwo LLM

Pasujące szablony

Tematy

  • bezpieczeństwo
  • modele językowe
  • zarządzanie ryzykiem

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo
← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Zapora AI (AI firewall)

Zapora AI (AI firewall) to warstwa ochronna między użytkownikami, źródłami danych a modelem AI. Sprawdza dane wejściowe pod kątem prób manipulacji, takich jak prompt injection czy jailbreaki, a wyniki – na przykład pod kątem poufnych danych lub niepożądanych treści – zanim zostaną przekazane dalej. Może korzystać z reguł, modeli klasyfikacyjnych lub drugiego modelu językowego. Zapora AI zmniejsza ryzyko, ale nie zapewnia pełnej ochrony i nie zastępuje ani ograniczonych uprawnień, ani testów.

  • Bezpieczeństwo
  • prompt injection
  • +1
Szablon

Red teaming AI

Red teaming AI to ustrukturyzowane badanie systemu AI z perspektywy potencjalnych atakujących lub nadużyć. Specjaliści w kontrolowany sposób testują, czy chatbot ujawnia poufne polecenia, czy można go nakłonić do niepożądanego zachowania, czy podaje nieprawdziwe fakty lub ujawnia dane. Wnioski służą do ulepszania poleceń, filtrów i uprawnień. Audyt bezpieczeństwa chatbota jest lżejszą formą: ocenia konfigurację i przykładowe rozmowy pod kątem znanych obszarów ryzyka, takich jak OWASP Top 10 dla aplikacji LLM.

  • Bezpieczeństwo AI
  • Testy bezpieczeństwa
  • +1
Szablon

Pośredni prompt injection

W pośrednim prompt injection manipulacyjne polecenia nie znajdują się w danych wejściowych użytkownika, lecz są ukryte w treściach, które system AI przetwarza przy okazji, takich jak strony internetowe, e-maile czy dokumenty. Gdy agent odczytuje taką treść, może wziąć ukryte polecenia za prawdziwe zadania i na przykład ujawnić dane. Zabezpieczenia to traktowanie treści zewnętrznych wyłącznie jako danych, ograniczanie uprawnień, kontrola danych wejściowych i wymaganie zatwierdzenia przez człowieka dla działań krytycznych.

  • Bezpieczeństwo
  • prompt injection
  • +1
Szablon

OWASP LLM Top 10

OWASP Top 10 for LLM Applications to lista najważniejszych zagrożeń bezpieczeństwa w aplikacjach opartych na dużych modelach językowych, publikowana przez OWASP GenAI Security Project. Obecna edycja 2026 ukazała się w sierpniu 2026 roku (stan na październik 2026) i obejmuje: prompt injection, ujawnienie informacji wrażliwych, nadmierną sprawczość (excessive agency), łańcuch dostaw, zatruwanie danych i modeli, nieograniczoną konsumpcję zasobów, dezinformację, ujawnienie ukrytego kontekstu, słabości wektorów i osadzeń oraz nieprawidłową obsługę wyników. Służy jako lista kontrolna przy tworzeniu aplikacji i audytach.

  • bezpieczeństwo
  • standard
  • +1
Szablon