大模型输入验证与恶意指令过滤机制优化

在大模型应用中，输入验证和恶意指令过滤是保障系统安全的关键环节。本文将从工程实践角度，分享如何构建有效的输入验证机制和恶意指令过滤策略。

输入验证机制

import re
from typing import List, Dict

class InputValidator:
    def __init__(self):
        # 定义敏感模式匹配规则
        self.suspicious_patterns = [
            r'\b(union|select|insert|update|delete|drop|create)\b',  # SQL关键字
            r'\b(eval|exec|system|shell)\b',  # 系统执行函数
            r'<script.*?>.*?</script>',  # XSS攻击
            r'\b(\d{1,3}\.){3}\d{1,3}\b',  # IP地址模式
        ]
        
    def validate_input(self, input_text: str) -> Dict[str, bool]:
        result = {
            'is_safe': True,
            'violations': []
        }
        
        for pattern in self.suspicious_patterns:
            if re.search(pattern, input_text, re.IGNORECASE):
                result['is_safe'] = False
                result['violations'].append(f"检测到可疑模式: {pattern}")
                
        return result

# 使用示例
validator = InputValidator()
test_input = "SELECT * FROM users WHERE id=1;"
result = validator.validate_input(test_input)
print(result)

恶意指令过滤策略

import json
from typing import Set

class MaliciousFilter:
    def __init__(self):
        # 预定义恶意指令词典
        self.malicious_keywords = {
            'system_commands': ['system', 'exec', 'eval', 'shell'],
            'sql_injection': ['union', 'select', 'insert', 'update', 'delete'],
            'xss_patterns': ['<script>', '</script>', 'onload=', 'javascript:']
        }
        
        # 安全白名单
        self.whitelist = ['user_id', 'query', 'search']
        
    def filter_input(self, input_text: str) -> str:
        # 转换为小写进行匹配
        lower_text = input_text.lower()
        
        # 检查是否包含恶意关键词
        for category, keywords in self.malicious_keywords.items():
            for keyword in keywords:
                if keyword in lower_text:
                    raise ValueError(f"检测到恶意指令: {keyword}")
        
        return input_text  # 返回安全输入

# 实际应用示例
try:
    filter_obj = MaliciousFilter()
    safe_input = filter_obj.filter_input("用户查询")
    print(f"安全输入: {safe_input}")
except ValueError as e:
    print(f"过滤失败: {e}")

可复现测试步骤

创建输入验证器实例
准备测试用例（正常输入和恶意输入）
调用validate_input方法进行检测
观察返回结果判断是否安全

该方案可集成到大模型的前置处理层，有效降低安全风险。

MeanEarth · 2026-01-08T10:24:58

这个输入验证方案太天真了，用正则匹配SQL关键字就像用筛子过滤子弹，根本挡不住真正的攻击者。真正的安全应该建立在最小权限原则和深度防御上，而不是靠死板的关键词黑名单。

雨后彩虹 · 2026-01-08T10:24:58

代码里直接硬编码敏感模式是工程灾难，没人会相信这种静态规则能应对千变万化的恶意输入。应该引入动态行为分析、上下文理解、以及基于机器学习的异常检测机制。

GoodMusic · 2026-01-08T10:24:58

别再搞这种伪安全了，真正的问题不是能不能检测出恶意指令，而是如何在系统设计层面就杜绝这些攻击入口。比如限制API调用频率、强制输入长度控制、建立可信输入源认证体系。

幻想之翼 · 2026-01-08T10:24:58

这根本就是把安全责任推给应用层的懒惰做法。大模型的安全应该从训练阶段就开始考虑，而不是等用户输入了再做补救。建议引入对抗样本训练和安全微调技术，从源头上提升鲁棒性。

大模型输入验证与恶意指令过滤机制优化