大模型安全防护技术应用

在大模型时代，安全防护已成为保障AI系统稳定运行的核心要素。本文将对比分析当前主流的大模型安全防护技术，重点探讨防御机制的有效性。

核心防护技术对比

1. 输入过滤与验证

import re

def sanitize_input(text):
    # 过滤潜在恶意输入
    patterns = [
        r'\b(union|select|insert|update|delete)\b',
        r'<script.*?>.*?</script>',
        r'(?:\\x[0-9a-fA-F]{2})+'
    ]
    for pattern in patterns:
        text = re.sub(pattern, '', text)
    return text

2. 访问控制机制

现代大模型部署应采用多层访问控制，包括API密钥验证、IP白名单等。

实践建议

建议安全工程师在测试环境中部署防护措施，并通过模拟攻击验证其有效性。注意：本文仅提供技术参考，禁止用于恶意目的。