LLM安全防护机制实现总结

LLM安全防护机制实现总结

在大模型时代，安全防护已成为保障AI系统可靠性的核心要素。本文将从访问控制、数据保护和行为监控三个维度，分享几种可复现的安全防护机制实现方法。

1. 基于角色的访问控制(RBAC)

通过构建权限管理系统，限制对敏感模型接口的访问。示例代码：

from flask import Flask, request
from functools import wraps

app = Flask(__name__)
USER_ROLES = {'admin': ['read', 'write', 'delete'], 'user': ['read']}

def require_permission(required_permission):
    def decorator(f):
        @wraps(f)
        def decorated_function(*args, **kwargs):
            user_role = request.headers.get('X-User-Role')
            if required_permission not in USER_ROLES.get(user_role, []):
                return {'error': 'Insufficient permissions'}, 403
            return f(*args, **kwargs)
        return decorated_function
    return decorator

@app.route('/api/model', methods=['POST'])
@require_permission('write')
def model_api():
    return {'status': 'success'}

2. 输入输出数据脱敏处理

实现敏感信息识别与替换机制：

import re

class DataSanitizer:
    def __init__(self):
        self.patterns = {
            'email': r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b',
            'phone': r'\b\d{3}-\d{3}-\d{4}\b'
        }
    
    def sanitize(self, text):
        for key, pattern in self.patterns.items():
            text = re.sub(pattern, f'<{key}_masked>', text)
        return text

3. 行为监控与异常检测

部署实时日志分析模块，识别可疑操作模式。

上述机制均基于开源技术栈实现，便于安全工程师在实际项目中快速部署和测试。