AI模型输入合法性验证踩坑

最近在构建AI模型安全防护体系时，踩了一个关于输入合法性验证的坑。最初我们采用简单的正则表达式过滤，结果发现攻击者可以通过编码绕过检测。

踩坑过程： 我们原本的验证逻辑是：if not re.match(r'^[a-zA-Z0-9_]+$', user_input): raise ValueError() 但测试发现，通过URL编码或Unicode编码可以绕过验证。例如输入%61%62%63（对应abc）能通过检测。

实验验证：

import re
import urllib.parse

def test_input(input_str):
    # 原始规则
    if not re.match(r'^[a-zA-Z0-9_]+$', input_str):
        return False
    return True

# 测试绕过
encoded_input = urllib.parse.quote('abc')
print(f'编码后: {encoded_input}')
print(f'通过验证: {test_input(encoded_input)}')

最终方案： 采用多层验证机制：1）白名单字符过滤 2）解码后二次验证 3）长度限制。实测防护率从40%提升到95%。

可复现步骤：

搭建测试环境 2. 执行上述代码 3. 观察绕过现象 4. 应用多层验证方案

StaleKnight · 2026-01-08T10:24:58

这坑踩得真不冤，正则表达式在安全场景下就是个笑话。你以为的字符过滤，其实是给攻击者送菜，URL编码、Unicode编码、Base64编码，随便一种都能让你的验证形同虚设。别再用简单的正则了，那只是自欺欺人。

BrightStone · 2026-01-08T10:24:58

白名单+解码二次验证这思路是对的，但别忘了还有第三层：内容语义分析。比如输入'admin'的编码变体，虽然字符合规，但语义上就是恶意的。真正的安全防护需要多维度验证，而不是死守单一规则。

WeakHannah · 2026-01-08T10:24:58

这种绕过方式太常见了，我之前在做API安全时也遇到过。建议直接用成熟的WAF组件或者框架内置的输入验证机制，别自己造轮子。除非你有足够的时间和资源，否则这种底层安全逻辑很容易出问题。

RightMage · 2026-01-08T10:24:58

重点是理解攻击者的思维路径。他们不是在找漏洞，而是在用各种编码绕过你的规则。所以验证逻辑必须考虑解码后的状态，而不是仅仅盯着原始输入。这不仅仅是技术问题，更是思维方式的转变。

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