大模型API接口安全防护策略对比分析

大模型API接口安全防护策略对比分析

随着大模型API接口的广泛应用，安全防护成为关键议题。本文通过实验对比三种主流防护策略：输入验证、速率限制和输入净化。

实验环境

• 模型：ChatGLM2-6B
• 测试接口：/chat
• 测试工具：Python requests + loadtest

对比策略

1. 输入验证防护（策略A）

import re

def validate_input(prompt):
    # 禁止特殊字符
    pattern = r'[<>&"'\(\)\[\]\{\}]'
    if re.search(pattern, prompt):
        return False
    return True

# 使用示例
if validate_input("攻击测试"):  
    # 执行API调用
    pass

2. 速率限制防护（策略B）

import time
from collections import defaultdict

class RateLimiter:
    def __init__(self, max_requests=10, window=60):
        self.max_requests = max_requests
        self.window = window
        self.requests = defaultdict(list)
    
    def is_allowed(self, client_id):
        now = time.time()
        # 清理过期请求记录
        self.requests[client_id] = [
            req_time for req_time in self.requests[client_id]
            if now - req_time < self.window
        ]
        
        if len(self.requests[client_id]) >= self.max_requests:
            return False
        
        self.requests[client_id].append(now)
        return True

3. 输入净化防护（策略C）

import html

def sanitize_input(prompt):
    # HTML转义
    sanitized = html.escape(prompt)
    # 去除多余空格
    sanitized = ' '.join(sanitized.split())
    return sanitized

实验数据对比

结论：策略B在性能和安全之间取得最佳平衡，建议在生产环境优先部署。