大语言模型输入数据预处理安全机制

在大语言模型的安全防护体系中，输入数据预处理是至关重要的第一道防线。本文将探讨如何通过合理的预处理机制来增强模型对恶意输入的抵御能力。

核心安全机制

1. 输入长度限制与截断

import re

def sanitize_input(text, max_length=2048):
    # 限制输入长度
    if len(text) > max_length:
        return text[:max_length]
    return text

2. 恶意字符过滤

import html

def filter_malicious_chars(text):
    # HTML转义防止XSS攻击
    sanitized = html.escape(text)
    # 过滤危险字符
    dangerous_patterns = [
        r'<script.*?>.*?</script>',
        r'javascript:',
        r'on\w+\s*=\s*"?[^"']*"?'
    ]
    for pattern in dangerous_patterns:
        sanitized = re.sub(pattern, '', sanitized, flags=re.IGNORECASE)
    return sanitized

3. 格式规范化

import json

def normalize_input(text):
    # 统一换行符
    text = re.sub(r'\r\n|\r', '\n', text)
    # 去除多余空白字符
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    return text

可复现测试

使用以下脚本测试预处理效果：

# 测试用例
test_inputs = [
    "正常输入文本",
    "<script>alert('xss')</script>",
    "恶意javascript:alert(1)代码"
]

for input_text in test_inputs:
    print(f"原始: {input_text}")
    processed = normalize_input(
        filter_malicious_chars(
            sanitize_input(input_text)
        )
    )
    print(f"处理后: {processed}\n")

通过上述预处理流程，可以有效降低大语言模型受到恶意输入攻击的风险，为安全测试提供基础防护能力。