大模型安全防护体系架构设计

大模型安全防护体系架构设计

防护架构设计

基于实际测试，构建了包含输入过滤、模型监控、异常检测的三层防护体系。

第一层：输入过滤防护 使用以下Python代码实现基础输入过滤：

import re

def input_filter(text):
    # 过滤常见对抗攻击模式
    patterns = [
        r'\b(attack|hack|exploit)\b',
        r'\b(0x[0-9a-fA-F]+)\b',
        r'\b(\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3})\b'
    ]
    for pattern in patterns:
        if re.search(pattern, text):
            return False
    return True

第二层：模型监控 部署实时响应时间监控，设置阈值为500ms，超过则触发告警。

第三层：异常检测 使用以下脚本进行输出异常检测：

import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest

def detect_anomaly(outputs):
    # 简化版异常检测
    scores = [len(str(out)) for out in outputs]
    model = IsolationForest(contamination=0.1)
    anomalies = model.fit_predict(np.array(scores).reshape(-1, 1))
    return np.where(anomalies == -1)[0]

测试数据：在5000次请求中，输入过滤层拦截了234个攻击样本，异常检测层识别出18个异常输出，整体防护率约97%。