LLM输入验证机制在实际应用中的效果

LLM输入验证机制在实际应用中的效果

背景

在大模型安全防护体系中，输入验证是第一道防线。本文通过对比实验验证不同输入验证策略的效果。

实验设计

我们构建了包含1000个恶意样本的数据集，测试以下验证机制：

基础正则表达式验证

import re
pattern = r'^[a-zA-Z0-9_]{1,50}$'
def basic_validation(text):
    return bool(re.match(pattern, text))

增强型输入验证

import re
import string
def enhanced_validation(text):
    # 长度检查
    if len(text) > 100 or len(text) < 1:
        return False
    
    # 字符类型检查
    allowed_chars = set(string.ascii_letters + string.digits + '_-.')
    if not all(c in allowed_chars for c in text):
        return False
    
    # 禁止模式检测
    forbidden_patterns = ['eval(', 'exec(', '__import__']
    for pattern in forbidden_patterns:
        if pattern in text.lower():
            return False
    
    return True

实验结果

复现步骤

1. 准备测试数据集（包含1000个恶意样本）
2. 分别应用两种验证机制
3. 记录漏检率和误判率
4. 测试响应时间

结论

增强型输入验证在实际应用中表现更优，虽然误判率较高但漏检率显著降低。建议在生产环境中采用混合验证策略。