大模型漏洞主要分为‌数据泄露、模型投毒、对抗攻击、后门植入和滥用风险‌五大类，这些漏洞可能导致隐私泄露、输出偏差或系统被恶意操控。

1. ‌数据泄露‌：训练数据或用户输入可能被逆向还原，暴露敏感信息。例如，模型在回答问题时可能无意中透露训练数据中的隐私内容。
2. ‌模型投毒‌：攻击者通过注入恶意数据干扰训练过程，导致模型输出错误或有偏见的结果。比如，故意在数据集中加入歧视性样本以影响模型判断。
3. ‌对抗攻击‌：精心设计的输入（如细微扰动）可误导模型产生错误输出。例如，修改几个像素就能让图像分类模型完全误判。
4. ‌后门植入‌：在训练阶段隐藏特定触发机制，使模型平时表现正常，但遇到特定输入时执行恶意操作。例如，某关键词触发模型生成有害内容。
5. ‌滥用风险‌：模型可能被用于生成虚假信息、自动化攻击或社会工程欺骗，如伪造新闻或仿冒真人对话。

针对这些漏洞，需从数据清洗、对抗训练、输入过滤等多层面加强防护，同时建立伦理审查机制以减少潜在危害。