大模型推理安全机制研究

大模型推理安全机制研究

随着大模型在生产环境中的广泛应用，推理安全成为关键议题。本文从实际工程角度出发，探讨如何通过技术手段保障模型推理过程的安全性。

安全风险识别

首先需要识别常见的推理安全风险：输入污染、输出泄露、模型后门攻击等。建议构建安全检测流程，在推理前进行输入合法性验证。

具体实现方案

1. 输入过滤与验证

import re

def validate_input(input_text):
    # 过滤危险字符
    dangerous_patterns = [r'<script.*?>.*?</script>', r'\b(union|select|insert|update|delete)\b', r'\b(eval|exec|system)\b']
    for pattern in dangerous_patterns:
        if re.search(pattern, input_text, re.IGNORECASE):
            return False
    return True

2. 输出安全检查

import json

def safe_output_check(response):
    # 检查输出是否包含敏感信息
    sensitive_keywords = ['password', 'secret', 'token']
    response_lower = response.lower()
    for keyword in sensitive_keywords:
        if keyword in response_lower:
            return False
    return True

3. 安全推理管道

# 构建安全推理流水线
pipeline = [
    validate_input,
    model_inference,
    safe_output_check
]

# 执行流程
def secure_inference(input_text):
    for step in pipeline:
        if not step(input_text):
            raise SecurityError("安全检查失败")
    return "安全推理完成"

可复现验证步骤

1. 准备测试数据集（含正常和恶意输入）
2. 部署上述安全检测函数
3. 对模型输出进行安全审查
4. 记录并分析安全事件日志

通过以上方法可有效提升大模型推理过程的安全性，为生产环境提供基础保障。