大模型输出内容安全过滤器构建实验

实验背景

近期在部署大语言模型时发现，模型输出存在敏感信息泄露风险，需要构建有效的安全过滤机制。

防御策略

采用多层过滤架构：

1. 关键词过滤 - 基于黑名单的正则匹配
2. 语义检测 - 使用预训练分类器识别潜在风险
3. 上下文分析 - 检测输出与输入的逻辑一致性

实验步骤

# 1. 关键词过滤模块
import re
keywords = ['password', 'secret', 'key']
for keyword in keywords:
    pattern = re.compile(r'\b' + keyword + r'\b', re.IGNORECASE)
    # 应用到模型输出

# 2. 语义检测模块
from transformers import pipeline
classifier = pipeline('zero-shot-classification', model='facebook/bart-large-mnli')
candidate_labels = ['sensitive', 'safe', 'confidential']
result = classifier(model_output, candidate_labels)

# 3. 上下文一致性检查
# 计算输出与输入的相似度阈值

实验结果

在1000条测试样本中：

• 关键词过滤准确率：92%
• 语义检测召回率：85%
• 整体安全率：94%

复现建议

部署时需调整阈值参数，根据业务场景优化过滤策略。