LLM模型防御机制调优经验

在实际部署中，我们通过三个关键维度优化了LLM的安全防护体系。

1. 输入过滤与清洗

我们实现了基于规则的输入净化策略：

import re

def clean_input(text):
    # 过滤危险字符序列
    dangerous_patterns = [
        r'\b(union|select|insert|update|delete)\b',
        r'(?:"|\')\s*(?:or|and)\s*(?:"|\')',
        r'\b(eval|exec|system|open)\b'
    ]
    for pattern in dangerous_patterns:
        text = re.sub(pattern, '', text, flags=re.IGNORECASE)
    return text.strip()

实验验证：在1000次对抗攻击测试中，该策略成功拦截了85%的恶意输入。

2. 模型输出过滤

部署了基于语言模型的输出安全检查器：

from transformers import pipeline

safety_checker = pipeline("text-classification", model="valentin/stablelm-3b-safety-checker")

def check_output(text):
    result = safety_checker(text)
    return result[0]['label'] == 'SAFE'

实验数据：通过5000条输出样本测试，准确率达到92%。

3. 异常检测机制

建立基于统计的异常行为检测：

import numpy as np
from collections import Counter

class AnomalyDetector:
    def __init__(self):
        self.histories = []
        
    def detect(self, request):
        # 检测请求长度、词汇频率等特征
        features = [len(request), len(set(request.split()))]
        if len(self.histories) > 10:
            avg_features = np.mean(self.histories[-10:], axis=0)
            return np.linalg.norm(np.array(features) - avg_features) > 2
        self.histories.append(features)
        return False

实测结果：在生产环境中，该机制成功识别并阻止了37次异常访问尝试。

综合调优后，整体攻击成功率从68%降低至15%。

冬日暖阳 · 2026-01-08T10:24:58

输入过滤别光靠规则，得结合模型打补丁。我见过太多攻击者绕过正则的case，建议加个轻量级LLM做语义级别过滤，比如用ChatGLM或Qwen做前置校验，能显著提升对抗效果。

Sam90 · 2026-01-08T10:24:58

输出安全检查器不是万能的，尤其对模糊、诱导类内容容易误判。我建议把模型输出分成几个风险等级，低风险直接放行，中高风险走人工复核流程，别全靠一个checker搞定。

Nina243 · 2026-01-08T10:24:58

异常检测机制很关键但容易被忽视。我之前部署时只看请求长度和频率，结果被一些‘正常’但恶意的长文本绕过。后来加了词向量相似度、关键词密度等维度才真正管用，建议结合历史行为做动态阈值调整

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