大语言模型输入处理安全性评估

大语言模型输入处理安全性评估

在大语言模型的安全防护体系中，输入处理环节是抵御恶意攻击的关键防线。本文将从安全工程师视角，深入分析LLM输入验证机制的薄弱点，并提供可复现的安全测试方法。

输入污染攻击测试

import requests
import json

def test_input_sanitization():
    # 构造恶意输入测试用例
    malicious_inputs = [
        "\"; DROP TABLE users; --",
        "<script>alert('XSS')</script>",
        "$(ls -la)"
    ]
    
    for payload in malicious_inputs:
        response = requests.post(
            'http://localhost:8000/api/chat',
            json={'message': payload}
        )
        print(f"Payload: {payload}\nResponse: {response.text}\n")

令牌化安全测试

from transformers import AutoTokenizer

def analyze_tokenization_safety():
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('gpt2')
    test_cases = [
        'Normal input',
        'Bypass token: \x00\x01\x02',
        'Control chars: \r\n\t'
    ]
    
    for case in test_cases:
        tokens = tokenizer.encode(case)
        print(f"Input: {case}")
        print(f"Tokens: {tokens}")
        print(f"Length: {len(tokens)}\n")

安全评估建议

1. 实施严格的输入验证规则
2. 部署内容安全过滤器
3. 建立异常行为检测机制
4. 定期进行渗透测试

通过这些方法，可以有效识别并修复模型输入处理中的安全隐患。