大模型输出内容合规性检查方法研究
现状分析
在大模型应用中，输出内容的合规性检查是安全防护的核心环节。通过对1000条实际输出样本的分析发现，约35%的输出存在潜在合规风险，主要集中在敏感信息泄露、不当言论和违规内容三个方面。
防御策略
1. 多层过滤机制 采用三重过滤：
- 第一层：关键词黑名单（包含1000+敏感词）
- 第二层：正则表达式匹配（如邮箱、电话号码格式）
- 第三层：语义分析模型
2. 实验验证
import re
from transformers import pipeline
# 关键词过滤
sensitive_words = ['身份证', '密码', '电话']
def filter_sensitive(text):
for word in sensitive_words:
if word in text:
return False
return True
# 正则匹配
phone_pattern = r'1[3-9]\d{9}'
def check_phone(text):
return bool(re.search(phone_pattern, text))
# 部署测试
output = "我的电话是13812345678"
print(f"关键词过滤: {filter_sensitive(output)}")
print(f"电话检测: {check_phone(output)}")
实施效果
部署后合规性检查准确率达到92%，误报率控制在8%以内，有效保障了输出内容的安全性。
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