Transformer模型推理安全防护机制

Transformer模型推理安全防护机制

在大模型推理过程中，安全防护机制至关重要。本文将介绍几种关键的防护方法。

1. 输入验证与过滤

import re

def sanitize_input(text):
    # 过滤恶意模式
    dangerous_patterns = [
        r'\b(import|exec|eval|os|sys)\b',
        r'<script.*?>.*?</script>',
        r'(?:https?://)?[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}'
    ]
    for pattern in dangerous_patterns:
        text = re.sub(pattern, '[FILTERED]', text)
    return text

2. 输出安全检查

import json

def check_output_safety(output):
    # 检查输出是否包含敏感信息
    sensitive_keywords = ['password', 'token', 'secret']
    for keyword in sensitive_keywords:
        if keyword in output.lower():
            return False, f'发现敏感关键词: {keyword}'
    return True, '安全'

3. 模型推理限速机制

通过设置最大并发请求数和响应时间阈值，防止恶意请求耗尽资源。实际部署中建议使用Redis进行分布式限流控制。

这些防护措施可有效提升模型推理的安全性，同时保持推理性能。