大语言模型输入过滤策略对比
在大语言模型应用中，输入过滤是抵御对抗攻击的第一道防线。本文通过实验对比了三种主流输入过滤策略的效果。
实验设计
我们使用Llama2-7B模型作为基准，构建了包含1000个恶意输入样本的数据集，涵盖注入攻击、格式混淆等常见威胁类型。测试指标包括：攻击成功率、模型响应准确率、和系统性能损耗。
策略对比
1. 基于正则表达式的过滤（Rule-based）
import re
patterns = [
r'<script.*?>.*?</script>', # XSS过滤
r'\b(union|select|insert|update|delete)\b', # SQL注入关键词
r'\b(eval|exec|system)\b' # Python执行函数
]
def filter_input(text):
for pattern in patterns:
text = re.sub(pattern, '[FILTERED]', text, flags=re.IGNORECASE)
return text
该策略在恶意输入识别准确率上达到85%，但对变种攻击效果有限。
2. 基于词法分析的过滤（Lexical） 采用spaCy进行词性标注和实体识别，识别潜在威胁。实验中，该方法在保持90%准确率的同时，系统性能下降约15%。
3. 机器学习分类器过滤（ML-based） 使用预训练的BERT模型微调分类器，通过5折交叉验证得出：
- 准确率：94%
- 漏检率：6%
- 误报率：3%
实验结论
在实际部署中，建议采用组合策略：先用规则过滤常见攻击模式，再用ML模型处理复杂变种。这种混合方案在安全性和效率间取得最佳平衡。
可复现步骤：
- 准备恶意样本数据集
- 部署三种过滤策略代码
- 在相同测试集上进行对比实验
- 记录并分析性能指标
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