LLM模型输入过滤实验数据

ThickFlower +0/-0 0 0 正常 2025-12-24T07:01:19

LLM模型输入过滤实验数据

实验目标

验证输入过滤机制对对抗攻击的防护效果，测试不同过滤策略在真实攻击场景下的有效性。

实验环境

模型：Llama2-7B
攻击类型：Prompt Injection攻击
测试数据集：1000条构造的对抗样本

防御策略实施

策略1：关键词过滤

import re

def keyword_filter(text):
    keywords = ['system', 'prompt', 'instruction']
    pattern = '|'.join(keywords)
    return re.sub(pattern, '[FILTERED]', text, flags=re.IGNORECASE)

策略2：长度限制

MAX_LENGTH = 512
filtered_input = input_text[:MAX_LENGTH]

策略3：字符类型过滤

import string

def char_filter(text):
    allowed_chars = set(string.ascii_letters + string.digits + ' 	
')
    return ''.join(c for c in text if c in allowed_chars)

实验结果

关键词过滤：成功拦截85%的攻击样本，误判率2%
长度限制：有效阻止超长输入攻击，但影响正常用户15%请求
字符类型过滤：减少特殊字符攻击90%，误判率3%

复现步骤

准备对抗样本数据集
依次应用上述三个过滤策略
测试模型输出安全性
统计成功率与误判率

AliveWarrior · 2026-01-08T10:24:58

关键词过滤这种粗暴的正则匹配方式，根本挡不住熟练的攻击者，比如把'system'换成'sy5tem'或者用大小写混写，防御效果就几乎为零。建议引入NLP语义分析模型做上下文理解，而不是死板地匹配关键词。

CoolHand · 2026-01-08T10:24:58

长度限制虽然能防住一些超长输入，但把正常用户的复杂请求也给截断了，这简直是用一种粗暴的方式牺牲用户体验来换取安全。应该考虑动态长度阈值，根据用户历史行为和请求类型智能调整。

WarmStar · 2026-01-08T10:24:58

字符类型过滤看似有效，但实际应用中会把很多合法的中文标点、特殊符号都过滤掉，尤其是涉及技术内容时，误判率高得吓人。建议采用白名单机制，只允许特定字符集通过，而不是一刀切地过滤。

LoudDiana · 2026-01-08T10:24:58

整体实验设计太理想化了，没有考虑真实场景中的多层攻击叠加效应。防御策略应该是组合拳，不是单打独斗。建议加入对抗训练、输入熵检测等更复杂的机制，并在实际部署中持续监控和迭代优化。

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