大模型输入验证与恶意输入防护策略

在大模型应用中，输入验证是安全防护的第一道防线。本文将对比分析几种主流的输入验证方法及其防护效果。

1. 基础输入过滤对比

传统黑名单方法：

import re
blacklist = ['<script>', 'DROP TABLE', '--', 'union select']
def filter_input(user_input):
    for pattern in blacklist:
        if pattern in user_input.lower():
            return False
    return True

该方法简单但易被绕过，无法应对复杂攻击。

白名单验证：

import re
def validate_input(user_input):
    # 只允许字母数字和基本符号
    pattern = r'^[a-zA-Z0-9_\-. ]+$'
    return bool(re.match(pattern, user_input))

白名单方法更安全，但可能影响用户体验。

2. 安全测试工具推荐

建议使用以下工具进行输入验证测试：

OWASP ZAP：自动化扫描输入验证漏洞
Burp Suite：手动测试恶意输入绕过
Fuzzing工具：如 AFL++ 进行模糊测试

3. 实施建议

在生产环境中，应结合多种验证策略，并定期更新防护规则。建议采用多层次防护架构，将输入验证作为安全体系的重要组成部分。

防护效果对比

方法	安全性	复杂度	推荐度
黑名单	低	简单	⭐
白名单	高	中等	⭐⭐⭐⭐
正则验证	中等	复杂	⭐⭐⭐

通过合理选择和组合输入验证策略，可以有效提升大模型应用的安全性。

Helen207 · 2026-01-08T10:24:58

黑名单确实容易被绕过，建议结合正则+白名单双重验证，比如过滤常见payload的同时允许用户输入合法字符。

FatBone · 2026-01-08T10:24:58

白名单虽然安全但体验差，可以考虑动态规则，比如根据用户历史行为调整允许的字符范围。

Hannah770 · 2026-01-08T10:24:58

OWASP ZAP和Burp Suite配合使用效果不错，尤其是对大模型接口做模糊测试时能发现很多隐藏漏洞。

Adam176 · 2026-01-08T10:24:58

生产环境建议部署输入校验中间件，统一处理所有请求，避免业务代码中遗漏验证逻辑

大模型输入验证与恶意输入防护策略