大模型推理过程中的安全防护体系

大模型推理过程中的安全防护体系

在大模型推理阶段，安全防护体系的构建至关重要。本文将从输入验证、输出过滤、访问控制三个维度，探讨如何构建有效的防护机制。

输入验证与净化

import re

def sanitize_input(prompt):
    # 过滤敏感关键词
    sensitive_patterns = [
        r'\b(secret|password|token)\b',
        r'\b(\d{4}-\d{2}-\d{2})\b',  # 日期格式
        r'\b(\d{3}-\d{2}-\d{4})\b'   # 社保号格式
    ]
    
    sanitized = prompt
    for pattern in sensitive_patterns:
        sanitized = re.sub(pattern, '[REDACTED]', sanitized, flags=re.IGNORECASE)
    
    return sanitized

输出过滤机制

import json

class OutputFilter:
    def __init__(self):
        self.blacklist = ['<script>', '<iframe>', 'eval(', 'exec(']
        self.sensitive_domains = ['malicious.com', 'phishing.net']
    
    def filter_output(self, response):
        # 过滤恶意脚本
        filtered = response
        for bad in self.blacklist:
            filtered = filtered.replace(bad, '[FILTERED]')
        
        return filtered

访问控制策略

在推理服务中实施基于角色的访问控制(RBAC)：

1. 用户身份认证：通过API密钥或JWT进行身份验证
2. 权限分级：定义不同级别的访问权限
3. 审计日志：记录所有推理请求的详细信息

# 示例：配置安全策略
kubectl apply -f security-policy.yaml

通过以上多层次防护，可以有效降低大模型推理过程中的安全风险。