一句话定义：OWASP LLM Top 10 是 OWASP（Open Worldwide Application Security Project，开放式 Web 应用安全项目，一个非营利的应用安全社区）发布的清单，汇总了大语言模型（Large Language Model，LLM）应用中最常见、最值得优先防范的十类安全风险。
它到底在讲什么
它讲的不是"模型有 bug"，而是"你把模型接进业务系统之后会出什么事"。打个比方：传统 Web 安全的 OWASP Top 10 像是消防规范——不是建筑验收标准，而是最常见的起火原因清单；LLM Top 10 同理，是给"模型 + 提示词 + 向量库 + 外部工具"这套新架构画的隐患地图。
清单会随攻防实践更新，条目名称和排序时有调整，具体以官方页面为准。常见风险类别包括：提示词注入（AI 词典：Prompt Injection">Prompt Injection，用户在输入里夹带指令，让模型无视原有规则）、不安全输出处理（把模型吐出的内容直接丢进数据库或命令里执行）、训练数据投毒、模型拒绝服务（用超长或高消耗请求把服务拖垮）、供应链风险、敏感信息泄露、不安全插件设计、过度代理（Excessive Agency，给了模型太多实际操作权限）、过度依赖 AI 输出，以及模型被窃取。
和相邻概念的区别
CVE 描述的是"某个软件某个版本的具体缺陷"，是一个点；LLM Top 10 描述的是"一类场景的失败模式"，是一片面。传统 Web 风险里，输入是结构化的表单和参数，输出是确定的页面；LLM 应用里，输入是自然语言，输出不确定，还会调用外部工具——这才是新风险集中出现的地方。
| 维度 | 传统 Web 应用 | LLM 应用 |
|---|---|---|
| 输入 | 表单、参数，可校验 | 自然语言，可夹带隐藏指令 |
| 输出 | 确定、可预测 | 概率生成，可能编造 |
| 边界 | 代码边界清晰 | 提示词、上下文、工具权限互相渗透 |
对从业者和普通人意味着什么
做产品的人，可以把它当成评审清单：上线前逐条问一遍——提示词能不能被绕过？模型输出有没有做转义和校验？向量库里存的资料有没有越权检索？这个 Agent 有没有必要拿到写权限？普通人则记住两件事：聊天机器人是可能被"几句话"骗的，所以别把身份证号、客户名单随口贴给它；AI 给出的结论只是参考，涉及转账、删除、对外发布这类动作，人工确认这一步不能省。