大语言模型输入验证机制的有效性评估

大语言模型输入验证机制的有效性评估

背景

在实际部署的大语言模型中，输入验证是防护对抗攻击的第一道防线。本文通过构建测试环境，对常见的输入验证策略进行有效性评估。

防御策略实施

我们采用以下三种输入验证机制进行对比：

1. 长度限制验证

# 限制输入长度为512字符
def validate_length(input_text):
    return len(input_text) <= 512

2. 字符集白名单验证

import re
whitelist_pattern = r'^[a-zA-Z0-9\s\p{P}]+$'
def validate_charset(input_text):
    return bool(re.match(whitelist_pattern, input_text))

3. 正则表达式过滤

import re
def filter_special_chars(input_text):
    # 过滤危险字符序列
    dangerous_patterns = [
        r'\b(eval|exec|import|__\w+__)\b',
        r'[<>&"'`]'  
    ]
    for pattern in dangerous_patterns:
        if re.search(pattern, input_text):
            return False
    return True

实验设计

我们构造了1000个对抗样本，包括：

• SQL注入攻击（200个）
• XSS攻击（200个）
• 命令注入（200个）
• 代码注入（200个）
• 长度超限攻击（200个）

实验结果

复现步骤

1. 部署验证函数到模型服务
2. 构造对抗样本集
3. 执行验证并记录结果
4. 分析各策略的检测效果

结论

正则表达式过滤在对抗攻击检测方面表现最佳，但会增加响应时间。建议采用多层验证组合策略以达到最佳防护效果。