大语言模型输入处理安全性研究

研究背景

大语言模型在处理用户输入时存在多种安全风险，包括注入攻击、恶意输入构造等。本文旨在分析并验证常见的输入处理安全问题。

潜在风险分析

1. 输入长度异常检测

import re

def validate_input_length(input_text, max_length=2048):
    if len(input_text) > max_length:
        raise ValueError(f"输入长度超过限制: {len(input_text)} > {max_length}")
    return True

# 测试用例
try:
    long_input = "a" * 3000  # 超长输入
    validate_input_length(long_input)
except ValueError as e:
    print(f"检测到异常: {e}")

2. 特殊字符过滤

import html

def sanitize_input(input_text):
    # HTML转义处理
    sanitized = html.escape(input_text)
    # 过滤危险字符
    dangerous_patterns = [r'\b(union|select|insert|update|delete)\b', r'<script.*?>']
    for pattern in dangerous_patterns:
        sanitized = re.sub(pattern, '', sanitized, flags=re.IGNORECASE)
    return sanitized

3. 模型输入验证测试

# 模拟安全测试场景
def test_input_safety(input_text):
    results = {
        'length_check': len(input_text) <= 2048,
        'html_safe': input_text == html.escape(input_text),
        'sql_injection': not re.search(r'\b(union|select|insert|update|delete)\b', input_text, re.IGNORECASE)
    }
    return results

# 测试不同输入类型
test_cases = [
    "正常文本输入",
    "<script>alert('xss')</script>",
    "union select * from users"
]

for case in test_cases:
    print(f"输入: {case}")
    print(f"结果: {test_input_safety(case)}\n")

防护建议

1. 建立输入长度限制机制
2. 实施多层过滤策略
3. 定期进行安全测试验证
4. 建立异常输入监控告警系统

通过以上方法论实践，可以有效提升大语言模型对恶意输入的防护能力。