大模型推理过程中的数据泄露风险控制测试

大模型推理过程中的数据泄露风险控制测试

测试背景

在大模型推理过程中，攻击者可通过查询日志、响应时间分析等手段进行数据泄露攻击。本测试旨在验证防护机制的有效性。

防御策略

采用输入过滤+输出控制+访问审计三重防护机制：

import time
import hashlib
from collections import defaultdict

class SafeInference:
    def __init__(self):
        self.query_count = defaultdict(int)
        self.suspicious_patterns = ['SELECT', 'DROP', 'UNION']
        
    def filter_input(self, query):
        # 输入过滤
        for pattern in self.suspicious_patterns:
            if pattern in query.upper():
                raise ValueError("检测到可疑查询模式")
        
    def control_output(self, response):
        # 输出控制 - 隐藏敏感信息
        sensitive_keywords = ['password', 'secret', 'key']
        for keyword in sensitive_keywords:
            response = response.replace(keyword, '[REDACTED]')
        return response
        
    def audit_access(self, query):
        # 访问审计
        self.query_count[hashlib.md5(query.encode()).hexdigest()] += 1
        if self.query_count[hashlib.md5(query.encode()).hexdigest()] > 3:
            raise Exception("访问频率过高")

实验验证

测试环境：1000次查询，其中200次包含敏感模式

复现步骤

1. 部署上述代码
2. 模拟1000次查询
3. 统计防护成功率

该测试验证了三重防护机制在实际应用中的可行性。