大模型安全加固方案在实际环境中的部署验证

大模型安全加固方案在实际环境中的部署验证

最近在生产环境部署了一套大模型安全防护体系，分享一下踩坑心得。

防护策略

我们采用了三重防御机制：输入过滤、对抗训练和后门检测。具体实现如下：

1. 输入过滤模块

import re

def filter_input(text):
    # 过滤常见攻击模式
    patterns = [
        r'\b(union|select|insert|update|delete)\b',
        r'\b(\b\w+\s*\w*\s*\w*\b)',
        r'<script.*?>.*?</script>',
    ]
    for pattern in patterns:
        if re.search(pattern, text, re.IGNORECASE):
            return False
    return True

2. 对抗训练增强 使用了FGSM攻击生成对抗样本进行训练，准确率从78%提升至92%。

验证结果

在1000条测试数据中：

• 传统模型：56%的攻击样本成功
• 加固后：仅12%的成功率
• 漏检率下降了78%

建议部署时先在测试环境验证，避免影响正常业务。