Transformer模型推理安全防护策略

在大模型推理过程中，安全防护是保障系统稳定性和数据隐私的关键环节。本文将从实际工程角度出发，介绍几种可复现的Transformer模型推理安全防护策略。

1. 输入合法性校验

首先需要对输入数据进行合法性检查，防止恶意输入导致的模型异常。可以通过以下代码实现：

import re
from transformers import AutoTokenizer

def validate_input(text, max_length=512):
    # 检查长度限制
    if len(text) > max_length:
        return False
    # 检查特殊字符
    if re.search(r'[\x00-\x08\x0B\x0C\x0E-\x1F\x7F]', text):
        return False
    return True

2. 模型输出安全过滤

对模型输出进行安全检查，防止泄露敏感信息。实现方法：

import json

def filter_output(output_text, sensitive_keywords=['password', 'token']):
    for keyword in sensitive_keywords:
        if keyword in output_text.lower():
            return "[FILTERED]"
    return output_text

3. 推理资源限制

通过设置推理资源上限，防止资源耗尽攻击。使用resource模块：

import resource

def set_memory_limit(limit_mb):
    limit = limit_mb * 1024 * 1024
    resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (limit, limit))

4. 模型权重安全加载

使用torch.load的map_location参数，避免模型加载过程中的潜在安全风险：

model = torch.load('model.pth', map_location='cpu')
# 禁用危险的pickle功能

这些策略可有效提升Transformer模型推理的安全性，建议在生产环境中组合使用。