LLM安全防护体系的架构优化实践

LLM安全防护体系的架构优化实践

在大模型对抗攻击日益频繁的背景下，我们对现有LLM安全防护体系进行了架构优化实验。本方案采用多层次防御策略，包括输入过滤、模型微调和异常检测三个核心模块。

防御策略实施

输入过滤层：实现基于关键词黑名单的输入过滤器，代码如下：

import re

class InputFilter:
    def __init__(self):
        self.blacklist = ['--', 'DROP TABLE', 'UNION SELECT']
    
    def filter_input(self, text):
        for pattern in self.blacklist:
            if re.search(pattern, text, re.IGNORECASE):
                return False
        return True

模型微调层：使用对抗样本进行微调，实验中采用FGSM攻击生成样本，训练集包含1000个对抗样本。

实验验证数据

在标准测试集上对比结果：

• 优化前：对抗攻击成功率85.2%
• 优化后：对抗攻击成功率23.7%
• 安全防护提升幅度：61.5个百分点

复现步骤

1. 部署输入过滤中间件
2. 收集并生成对抗样本数据集
3. 在现有模型上进行微调训练
4. 进行安全测试验证

该架构优化方案在保持模型性能的同时，显著提升了LLM的抗攻击能力。