LLM模型输入验证机制的准确性评估

LLM模型输入验证机制的准确性评估

踩坑记录

最近在为公司AI系统做安全加固时，发现输入验证机制存在严重漏洞。测试发现，模型对恶意输入的识别准确率仅为65%，远低于预期。

实验设计

我们构建了以下测试用例集：

# 恶意输入样本
test_cases = [
    "\x00\x01\x02",  # 控制字符攻击
    "<script>alert('xss')</script>",  # XSS攻击
    "' OR '1'='1",  # SQL注入
    "$(ls)"  # 命令注入
]

防御策略验证

方案一：基础过滤规则

• 通过正则表达式过滤特殊字符
• 实施后准确率提升至78%

方案二：机器学习分类器

• 使用BERT模型训练恶意输入检测模型
• 准确率达到92%，但存在误报问题

可复现步骤

1. 创建测试脚本 test_input.py
2. 执行 python test_input.py --model llm --input test_cases
3. 记录并分析输出结果

结论

基础验证机制必须结合多层防护，单一规则无法应对复杂攻击。建议采用组合防御策略。

注：实验数据基于测试环境，实际部署需根据业务场景调整。