LLM输入验证机制优化

LLM输入验证机制优化：构建安全可靠的模型输入过滤系统

在大语言模型应用中，输入验证是防止恶意输入攻击的第一道防线。本文将通过对比分析不同验证机制的优劣，分享一套可复现的输入验证优化方案。

现状分析

传统的输入验证往往依赖简单的长度限制和字符集过滤，但这种方法容易被绕过。攻击者可以通过编码、特殊字符组合等手段绕过基础检测。

优化方案

我们采用多层验证策略：

import re
import html

class LLMInputValidator:
    def __init__(self):
        # 定义安全字符集
        self.safe_chars = re.compile(r'^[\w\s\.,!?;:()"'\-\/]+$')
        
    def validate_input(self, input_text):
        # 1. 长度检查
        if len(input_text) > 1000:
            return False, "输入过长"
        
        # 2. HTML转义处理
        escaped = html.escape(input_text)
        
        # 3. 恶意模式检测
        malicious_patterns = [
            r'<script.*?>',
            r'javascript:',
            r'on\w+\s*=\s*"[^"]*"
        ]
        
        for pattern in malicious_patterns:
            if re.search(pattern, input_text, re.IGNORECASE):
                return False, "检测到恶意输入模式"
        
        # 4. 字符验证
        if not self.safe_chars.match(input_text):
            return False, "包含不安全字符"
        
        return True, "验证通过"

复现步骤

1. 创建Python环境并安装依赖
2. 复制上述代码到validator.py文件
3. 运行测试用例验证各种输入场景
4. 根据实际需求调整安全阈值

这种多层验证机制显著提升了模型的安全性，同时保持了良好的用户体验。