大模型输出内容安全过滤器构建思路

大模型输出内容安全过滤器构建思路

核心思路

构建大模型输出内容安全过滤器的核心在于建立多层防护机制，通过规则引擎+机器学习模型的组合方式实现。

防御策略

1. 关键词黑名单过滤：维护敏感词库，包括但不限于政治敏感词、暴力恐怖词汇等
2. 语言风格检测：识别异常语言模式，如过度情绪化表达、非正常语法结构
3. 内容语义分析：利用预训练语言模型进行内容意图判断

实验验证

import re
from transformers import pipeline

class ContentFilter:
    def __init__(self):
        self.blacklist = ['暴力', '恐怖', '政治敏感']
        self.detector = pipeline("text-classification", 
                              model="cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest")
    
    def filter_content(self, text):
        # 黑名单检测
        for word in self.blacklist:
            if word in text:
                return False
        
        # 语言风格检测
        result = self.detector(text)
        if result[0]['label'] == 'NEGATIVE' and result[0]['score'] > 0.8:
            return False
        
        return True

# 测试用例
filter_obj = ContentFilter()
print(filter_obj.filter_content("这是一个测试内容"))  # True
print(filter_obj.filter_content("暴力行为应该被禁止"))  # False

部署建议

建议在模型输出后立即执行过滤，响应时间控制在100ms以内。