LLM输出内容的安全过滤机制

在大模型应用中，确保输出内容的安全性是至关重要的安全环节。本文将介绍如何构建有效的LLM输出内容过滤机制。

核心过滤策略

1. 关键词过滤规则

import re

class ContentFilter:
    def __init__(self):
        # 敏感关键词列表
        self.sensitive_words = [
            r'\b(password|passwd|pwd)\b',
            r'\b(api|secret|key|token)\b',
            r'\b(ip|ipaddress|ip地址)\b'
        ]
        
    def filter_content(self, text):
        for pattern in self.sensitive_words:
            if re.search(pattern, text, re.IGNORECASE):
                return False
        return True

2. 内容分类过滤

通过训练或使用现有的内容安全分类模型来识别输出内容的风险等级，可采用如下方案：

# 使用预训练的安全分类模型
from transformers import pipeline

class ContentClassifier:
    def __init__(self):
        self.classifier = pipeline(
            "zero-shot-classification",
            model="facebook/bart-large-mnli"
        )
    
    def classify_content(self, text):
        labels = ["安全", "敏感", "有害"]
        result = self.classifier(text, candidate_labels=labels)
        return result

实施建议

1. 建立多层过滤机制，结合规则匹配和AI分类
2. 定期更新敏感词库以应对新威胁
3. 设置人工审核作为最后一道防线
4. 记录过滤日志用于安全审计

通过以上方法，可有效降低大模型输出内容带来的安全风险。