LLM输入过滤机制的鲁棒性测试

LLM输入过滤机制的鲁棒性测试

在大模型安全防护体系中，输入过滤是第一道重要防线。本文将探讨如何通过系统性测试来评估LLM输入过滤机制的鲁棒性。

测试目标

验证输入过滤器对恶意输入的识别能力，包括绕过检测、格式变异等攻击向量。

测试环境准备

pip install transformers torch datasets

核心测试代码

from transformers import pipeline
import re

def test_input_filtering():
    # 初始化模型
    classifier = pipeline("text-classification", model="facebook/bart-large-mnli")
    
    # 构造测试用例
    test_cases = [
        "正常输入",
        "<script>alert('xss')</script>",
        "\"'; DROP TABLE users; --",
        "eval(function(){return 1})()",
        "\x00\x01\x02"
    ]
    
    results = []
    for case in test_cases:
        try:
            # 模拟过滤前后的输入
            filtered_input = filter_input(case)
            prediction = classifier(filtered_input)
            results.append({"input": case, "filtered": filtered_input, "result": prediction})
        except Exception as e:
            results.append({"input": case, "error": str(e)})
    
    return results

# 简单过滤函数示例
def filter_input(input_text):
    # 移除危险字符
    dangerous_patterns = [r'<script.*?>.*?</script>', r'\x[0-9a-fA-F]{2}']
    for pattern in dangerous_patterns:
        input_text = re.sub(pattern, '', input_text)
    return input_text

复现步骤

1. 安装依赖环境
2. 运行测试代码
3. 分析过滤前后模型响应差异
4. 记录绕过案例并优化过滤规则

通过这种系统化测试，可以有效发现输入过滤机制中的薄弱环节，为构建更安全的大模型应用提供保障。