Day 20｜Unbounded Consumption 怎麼防？

前面介紹了 Unbounded Consumption 為什麼會發生，以及攻擊者可以怎麼利用它。

那麼，面對這些問題，我們可以怎麼降低風險？

1. 限制請求與 Token

最基本的方法就是 Rate Limiting。

但對 LLM 來說，只限制「一天可以請求幾次」還不夠，也可以進一步限制：

每分鐘可以使用多少 Token

每天最多使用多少 Token

單次請求最多可以使用多少資源

因為兩個 Request 雖然都是「一次」，背後的成本可能完全不同。OWASP 也特別建議從單純的 Request Rate，進一步控制 Token 與預估成本。

2. 設定 Cost Budget

如果 LLM API 是按照使用量計費，就應該替使用者、API Key 或服務設定預算上限。

例如：

「超過今天的預算，就停止新的 Inference。」

這比單純跳出警告更有效，因為攻擊者可能在發現警告之前，就已經快速累積大量成本。

3. 限制 Agent 的執行次數

如果是 AI Agent，就需要特別注意 Tool Calling。

可以設定：

最大執行步數

最大 Tool Call 數量

最大執行時間

單次任務最大成本

如果 Agent 開始不斷重複呼叫 Tool，就可以直接中斷。這類 Circuit Breaker（斷路器） 是 Agent 情境很重要的防禦方式。

4. 持續監控資源消耗

除了限制之外，也要知道：

「現在到底是誰在消耗資源？」

例如監控使用者的 Token、API 成本、Agent 執行時間與 Tool Call 數量。

如果某個使用者的使用量突然異常增加，就可以進一步限制或暫停服務。

5. 不要讓系統一次就完全掛掉

即使流量真的突然增加，也可以透過 Graceful Degradation（優雅降級），讓系統保留部分功能，而不是直接整個服務停止。

例如降低輸出長度、暫停高成本功能，或限制部分非必要服務。

所以，Unbounded Consumption 的防禦重點不是單純一句：

「不要讓使用者發太多 Request。」

而是要從 Request、Token、Cost、Agent、Tool 到基礎設施一起限制與監控。

LLM 帶來的不只是新的功能，也帶來新的資源管理方式。