生产环境中LLM的五大残酷真相 — API安全视角

许多技术专业人士认为集成大型语言模型（LLM）是一个简单过程——只需连接API并运行即可。但Wallarm的实践经验证明事实并非如此。通过严格测试和迭代，我们的工程团队发现了关于安全有效部署LLM的多个关键见解。

本文分享了我们将尖端AI集成到安全产品中的历程，也是对Wallarm工程师直面每个挑战的证明——他们经常使用非现成或默认不安全的技术的技术工作。

1. 完美提示的神话

早期我们曾希望相信"完美提示"的神话：写得足够好，LLM就能准确回答任何问题，对吗？遗憾的是，现实是即使是最佳提示，在最简单的任务上也会出错——有时可笑，有时危险。

在安全领域，一次失误就意味着威胁渗透。因此我们从不满足于"一次完成"。工程师构建了流水线，每个LLM输出都经过多次验证，通常由额外模型和对抗模块完成。我们从集成理论中汲取灵感，并得到微软、DeepMind等最新研究的支持。

例如在分类攻击载荷时，一个LLM做出判断，第二个重新评估，第三个对抗模块可能尝试"越狱"或绕过结果。这种分层架构不仅是锦上添花，更是必需。

核心教训：在生产环境中，安全性是乘数关系而非加数关系。单一提示永远不够。

作为创始人，最让我谦卑的时刻是工程师向我展示：在给定结构化反馈的情况下，LLM调整和优化自身提示的能力超过任何人类（包括我们最资深的提示编写者）。

工作流程：向模型提供其自身失败案例及元指令来修订提示。输出经过审查、测试并经常部署。改进曲线显著——提示修订变得更快、更可靠甚至更具创造性。Self-Refine和Promptbreeder等研究论文以及我们的实践经验都证实了这一点。

不要将此过程误解为放弃控制。这是关于利用模型的优势和迭代能力，并认识到新工具在某些任务上确实更胜一筹。

发布新的后端API时，没有人会在没有测试、日志和回滚策略的情况下推送到生产环境。但许多团队在零验证的情况下发布提示更新。

在Wallarm，我们将提示视为代码。每个更改都针对数千个历史工件、已知威胁模式和边缘案例进行回归测试。我们在投入生产前影子部署提示，测量准确性和语义漂移。

通过这种方式我们发现了无数边缘案例回归。例如某个提示在近期或典型输入上表现良好，但静默无法检测半年前遇到的关键罕见攻击载荷。除非明确测试，否则这些故障不会显现——这就是自动化历史回归测试至关重要的原因。

核心教训：必须持续测试和监控提示。在安全领域，信任需要赢得而非假设。

很容易沉迷于代币成本、API配额和模型定价。但根据我们的经验，这些数字的变化速度远超任何路线图能跟上的程度。

真正的优先事项不是成本节约，而是能力。最有影响力的生产成果来自优先考虑模型质量，即使这意味着暂时更高的费用。而且正如我们所看到的，随着提供商发布更高效的模型，相同的LLM功能可能在几个月后便宜10倍。

思考方式：质量和正确性优先，经济性自会跟进。

关键要点：瓶颈不是LLM，而是围绕它的思维方式。

我曾见过优秀工程师在几次糟糕输出后就认定LLM不可信。但这些系统就像初级工程师：需要指导、反馈和保护栏。LLM可以无限学习、永不疲倦并快速改进——但前提是团队有耐心和流程来支持它们。

在Wallarm，我们构建了文档、反馈循环和共享内部工具来支持LLM开发。工程师不期望完美，而是构建迭代、测试和学习的过程，将LLM视为队友而非神奇预言机。最终，模型的有效性取决于部署它的团队。

作为CEO，很多时候工作感觉抽象——全是战略、数字和投资者文档。但看到工程团队在工具不成熟、剧本未编写、威胁真实存在的领域取得的成就？这令人谦卑。

Wallarm的工程师不仅使用LLM，更站在客户与学习使用这些模型进行攻击、规避和越狱的对手之间。我们等不起完美工具，我们构建它们，压力测试它们，让它们更安全。

致团队：感谢你们的大胆、怀疑精神和对走捷径的拒绝。你们是客户能安枕的原因。

致更广泛的社区：AI在安全领域的未来不会独自构建。如果您在生产环境中试验LLM，我们很乐意交流经验。