LLM输入过滤机制在实际场景中的应用效果

LLM输入过滤机制在实际场景中的应用效果

背景

在AI模型安全防护中，输入过滤一直是基础但关键的环节。近期在多个实际业务场景中测试了不同输入过滤策略的效果，发现很多看似简单的规则过滤在真实攻击面前存在明显漏洞。

实验设计

我们针对一个通用LLM接口进行了对抗性测试，使用了以下几种过滤机制：

1. 黑名单过滤（基于常见恶意模式）
2. 白名单过滤（仅允许特定字符集）
3. 正则表达式过滤（复杂规则组合）
4. 混合策略过滤（综合前三种）

具体测试数据

使用以下攻击向量进行测试：

# 攻击测试向量
attack_vectors = [
    "<script>alert(1)</script>",
    "${7*7}",
    "' OR '1'='1",
    "\x00\x01\x02"
]

实验结果

复现步骤

1. 准备测试环境：部署标准LLM API服务
2. 编写攻击向量生成脚本
3. 分别应用不同过滤策略
4. 记录通过率和响应时间

实践建议

混合策略虽然效果最好，但会带来显著性能开销。建议在生产环境中采用白名单+基础正则的组合方式，在安全性和性能间取得平衡。

结论

输入过滤机制在实际应用中必须考虑多种攻击模式的组合攻击，单一策略很难达到防护要求。