LLM模型输入验证算法性能分析

LLM模型输入验证算法性能分析

背景

在实际部署中，我们发现多个LLM模型存在输入验证漏洞，导致对抗攻击成功率高达67%。经过3个月的测试，现分享一套可复现的防御策略。

实验环境

• Ubuntu 20.04, Python 3.9
• HuggingFace Transformers 4.33.0
• LLaMA-7B模型
• 对抗攻击工具：FGSM, PGD

防御策略

1. 输入长度验证

# 原始输入验证
if len(input_text) > 2048:
    raise ValueError("输入超出最大长度限制")

# 改进后
max_length = 2048
if len(input_text.encode('utf-8')) > max_length * 4:  # 考虑UTF-8编码
    raise ValueError("输入内容过长")

2. 字符集过滤

import re
allowed_chars = r'^[\w\s\p{P}]+$'  # 允许字母、数字、空格和标点
if not re.match(allowed_chars, input_text):
    raise ValueError("包含非法字符")

实验数据

对1000个对抗样本进行测试：

• 原始模型：攻击成功率67%
• 添加输入验证后：攻击成功率降至12%
• 模型响应时间增加约35%

复现步骤

1. 准备对抗样本数据集
2. 部署上述验证代码
3. 运行测试用例
4. 记录攻击成功率变化

结论

输入验证算法能将攻击成功率降低超过80%，是成本最低的防御方案。