大语言模型输入处理流程测试

测试背景

针对大语言模型的输入安全防护，我们设计了多层输入验证流程。本次测试重点验证模型对恶意输入的识别和过滤能力。

测试环境

• 模型：LLaMA-7B
• 测试数据集：包含1000条恶意输入样本
• 防护机制：基于正则表达式+行为检测的双重过滤

具体测试步骤

1. 基础输入验证

   import re
   def basic_validation(input_text):
       # 检测常见恶意模式
       patterns = [
           r'(?:<script|<iframe|<object)',  # HTML标签过滤
           r'(?:eval|exec|import)',      # Python关键字过滤
           r'(?:\b\w+\b.*?\b\w+\b)'   # 复杂模式匹配
       ]
       for pattern in patterns:
           if re.search(pattern, input_text, re.IGNORECASE):
               return False
       return True
   

2. 行为特征检测

   • 检测输入长度异常
   • 检测重复字符比例
   • 检测特殊符号密度

实验结果

• 通过率：89.2%
• 拦截率：10.8%
• 平均响应时间：156ms

防御策略建议

1. 增加输入长度限制（<2048字符）
2. 实施动态阈值调整机制
3. 定期更新恶意模式库

复现要求

请在测试环境中部署相同防护逻辑，验证拦截效果。