LLM输入验证中的语法错误处理

LLM输入验证中的语法错误处理

在大模型安全防护体系中，输入验证是第一道防线。当用户输入包含语法错误时，如何有效处理这些异常情况，直接关系到模型的安全性和稳定性。

问题分析

常见的语法错误包括：

• 不匹配的括号或引号
• 错误的JSON格式
• SQL注入尝试
• XSS攻击载荷

这些问题如果未被正确识别和处理，可能导致模型解析失败、安全漏洞甚至后门触发。

实战解决方案

import re
import json

def validate_input_syntax(user_input):
    # 1. 基础语法检查
    patterns = [
        r'\([^)]*$',  # 检查未闭合的括号
        r'"[^"\\]*(?:\\.[^"\\]*)*"$',  # 检查未闭合引号
    ]
    
    for pattern in patterns:
        if re.search(pattern, user_input):
            return False, "语法格式错误"
    
    # 2. JSON验证
    try:
        json.loads(user_input)
    except json.JSONDecodeError:
        return False, "JSON格式错误"
    
    # 3. 关键词过滤
    dangerous_patterns = [
        r'\b(union|select|insert|update|delete)\b',
        r'<script.*?>.*?</script>',
    ]
    
    for pattern in dangerous_patterns:
        if re.search(pattern, user_input, re.IGNORECASE):
            return False, "检测到恶意载荷"
    
    return True, "验证通过"

# 测试用例
if __name__ == "__main__":
    test_cases = [
        '{"key":"value"}',  # 正常JSON
        '{"key":"value"',   # 错误JSON
        'select * from users', # SQL注入
        '<script>alert(1)</script>', # XSS攻击
    ]
    
    for case in test_cases:
        result, msg = validate_input_syntax(case)
        print(f"输入: {case[:30]}... | 结果: {msg}")

安全建议

1. 建立输入白名单机制
2. 实施多层验证策略
3. 记录异常输入用于安全审计
4. 定期更新恶意模式库

此方案可有效防止常见语法错误导致的安全风险，适用于大模型前端输入处理环节。