模型输出内容的安全过滤机制

模型输出内容的安全过滤机制

在大模型应用中，输出内容的安全过滤是保障系统安全的重要环节。本文将介绍一套可复现的输出内容过滤机制实现方案。

核心过滤策略

1. 关键词过滤规则集

import re

class ContentFilter:
    def __init__(self):
        # 敏感关键词列表
        self.sensitive_words = [
            r'\b(password|secret|token)\b',
            r'\b(192\.168|10\.\d+|172\.(1[6-9]|2\d|3[0-1]))\b',
            r'\b(\d{4}-\d{2}-\d{2})\b'
        ]
        
    def filter_content(self, text):
        filtered_text = text
        for pattern in self.sensitive_words:
            filtered_text = re.sub(pattern, '[FILTERED]', filtered_text, flags=re.IGNORECASE)
        return filtered_text

2. 内容质量评估 通过分析输出内容的复杂度、重复率等指标来判断是否需要进一步过滤。

可复现测试步骤

1. 创建测试用例文件 test_cases.txt 包含：

   • 包含敏感信息的内容
   • 正常输出内容
   • 恶意内容示例

2. 运行测试脚本：

python3 filter_test.py --input test_cases.txt --output filtered_output.txt

实施建议

• 定期更新敏感词库
• 结合业务场景调整过滤阈值
• 建立人工审核机制作为最后一道防线

该方案可作为大模型安全防护体系的重要组成部分，为安全工程师提供可操作的技术参考。