大模型输入输出安全机制对比研究

研究背景

在AI模型应用中，输入输出安全防护是核心挑战。本文对比分析了三种主流防御机制：输入过滤、输出控制和对抗训练。

对比实验设计

实验环境

• 模型：LLaMA-2 7B
• 攻击方法：Prompt Injection攻击
• 评估指标：攻击成功率、模型响应一致性

输入过滤机制

import re

def input_filter(prompt):
    # 禁止关键词过滤
    forbidden_patterns = [r'\b(inject|execute|run)\b', r'\b(\$\{|\$\()']
    for pattern in forbidden_patterns:
        if re.search(pattern, prompt, re.IGNORECASE):
            return False
    return True

# 测试用例
attack_prompt = "Please execute system command"
print(f"过滤结果: {input_filter(attack_prompt)}")  # False

输出控制机制

import json

def output_control(response):
    # 控制输出格式
    try:
        data = json.loads(response)
        if 'malicious' in str(data).lower():
            return "安全响应"
        return response
    except:
        return "格式错误"

对抗训练机制

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 对抗样本生成
def generate_adversarial_samples(model, tokenizer, inputs):
    # 使用FGSM攻击生成对抗样本
    model.train()
    # ... 攻击实现代码 ...
    return adversarial_inputs

实验结果

结论

对抗训练机制防护效果最佳，但计算成本最高。输入过滤简单有效，适合基础防护场景。