大模型安全漏洞防护机制分析

大模型安全漏洞防护机制分析

随着大模型技术的快速发展，其安全防护成为业界关注焦点。本文将从防护机制角度，分析当前主流的大模型安全加固方法。

1. 输入过滤与验证

import re

class ModelInputValidator:
    def __init__(self):
        self.patterns = [
            r'\b(union|select|insert|update|delete)\b',  # SQL关键字过滤
            r'\b(eval|exec|system|open)\b',              # 危险函数过滤
        ]
    
    def validate(self, input_text):
        for pattern in self.patterns:
            if re.search(pattern, input_text, re.IGNORECASE):
                return False
        return True

# 使用示例
validator = ModelInputValidator()
print(validator.validate("SELECT * FROM users"))  # False

2. 访问控制机制

通过实现基于角色的访问控制(RBAC)模型，限制不同用户对敏感接口的访问权限。

3. 输出过滤与审核

class OutputFilter: def init(self): self.sensitive_keywords = ["password", "secret", "private"]

def filter_output(self, response):
    # 简单的敏感词过滤
    for keyword in self.sensitive_keywords:
        response = response.replace(keyword, "[REDACTED]")
    return response

通过以上防护机制的组合使用，可以有效提升大模型系统的整体安全水平。建议在实际部署中结合具体业务场景进行针对性加固。