大模型推理安全机制：防止模型滥用防护策略

大模型推理安全机制：防止模型滥用防护策略

随着大模型在各行业应用的深入，模型滥用风险日益凸显。本文将从实际工程角度出发，分享几种可落地的模型推理安全防护策略。

1. 输入合法性检测

通过构建输入过滤器，识别潜在恶意输入：

import re

def is_safe_input(input_text):
    # 检测危险关键词
    dangerous_patterns = [
        r'\b(password|secret|key)\b',
        r'https?://[\w\.-]+',
        r'\b(\d{1,3}\.){3}\d{1,3}\b'
    ]
    
    for pattern in dangerous_patterns:
        if re.search(pattern, input_text, re.IGNORECASE):
            return False
    return True

2. 推理频率限制

设置API调用频率阈值，防止滥用：

from collections import defaultdict
import time

class RateLimiter:
    def __init__(self, max_requests=100, window_size=3600):
        self.max_requests = max_requests
        self.window_size = window_size
        self.requests = defaultdict(list)
    
    def is_allowed(self, user_id):
        now = time.time()
        # 清理过期请求记录
        self.requests[user_id] = [
            req for req in self.requests[user_id] 
            if now - req < self.window_size
        ]
        
        if len(self.requests[user_id]) >= self.max_requests:
            return False
        
        self.requests[user_id].append(now)
        return True

3. 输出内容过滤

部署输出审查机制，确保生成内容合规：

import json

class OutputFilter:
    def __init__(self):
        self.banned_words = ['暴力', '违法', '色情']
    
    def filter_output(self, response):
        for word in self.banned_words:
            if word in response:
                return "[内容已被过滤]"
        return response

这些策略可组合使用，形成多层防护体系，有效降低模型滥用风险。