大模型安全架构设计：如何防止LLM被恶意输入攻击

在大模型系统架构设计中，安全架构是不可忽视的核心环节。本文将深入探讨如何构建有效的防御机制，防止LLM被恶意输入攻击。

攻击类型分析

常见的LLM攻击包括：

• 提示词注入：通过精心构造的输入绕过安全检查
• 对抗性样本：微小扰动导致模型输出错误
• 拒绝服务攻击：通过大量恶意请求耗尽系统资源

核心防御策略

1. 输入验证与过滤

import re

def sanitize_input(user_input):
    # 过滤危险字符和模式
    dangerous_patterns = [
        r'\b(import|exec|eval|os|sys)\b',
        r'\b(__import__|__builtins__)\b'
    ]
    for pattern in dangerous_patterns:
        if re.search(pattern, user_input):
            raise ValueError("检测到恶意输入")
    return user_input

2. 输入长度限制

MAX_INPUT_LENGTH = 2048
if len(user_input) > MAX_INPUT_LENGTH:
    raise ValueError("输入超出最大长度限制")

系统级防护

部署时应考虑：

• 实现输入输出的完整日志记录
• 设置请求频率限制
• 配置资源使用监控告警

通过架构层面的安全设计，可以有效降低LLM被恶意攻击的风险。