大语言模型部署前安全检查流程

在大语言模型（LLM）部署到生产环境前，必须进行严格的安全检查以防范潜在风险。本文将介绍一套实用的安全检查流程，帮助安全工程师在部署前识别和修复安全隐患。

1. 模型输入输出验证

首先需要检查模型的输入输出处理逻辑，防止恶意输入导致异常行为。可以使用以下Python脚本进行基础测试：

import requests
import json

# 测试恶意输入
malicious_inputs = [
    "<script>alert('XSS')</script>",
    "$(cat /etc/passwd)",
    """\n\n{\"command\":\"system('ls -la')\"}""
]

for input_text in malicious_inputs:
    try:
        response = requests.post("http://localhost:8000/generate", 
                              json={"prompt": input_text},
                              timeout=5)
        print(f"输入: {input_text[:30]}...\n输出: {response.text[:100]}...")
    except Exception as e:
        print(f"错误: {e}")

2. 模型权限与访问控制检查

确保模型API接口配置了正确的身份验证和授权机制。通过curl命令测试：

# 测试无认证请求
curl -v http://localhost:8000/api/v1/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt":"test"}'

# 应该返回401 Unauthorized

3. 数据泄露风险评估

检查模型是否可能泄露敏感信息。使用以下脚本进行测试：

import re

# 检查输出中是否存在敏感模式
sensitive_patterns = [
    r"\d{4}-\d{2}-\d{2}",  # 日期格式
    r"\d{3}-\d{2}-\d{4}",  # 社保号格式
    r"[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}"  # 邮箱
]

# 测试输出
output = "用户信息：张三，邮箱zhang@example.com，日期2023-12-01"
for pattern in sensitive_patterns:
    matches = re.findall(pattern, output)
    if matches:
        print(f"发现敏感数据匹配: {pattern} -> {matches}")

4. 模型版本与依赖检查

使用以下命令检查模型依赖的安全性：

# 使用pip-audit检查Python依赖
pip install pip-audit
pip-audit --skip-unavailable

# 使用npm audit检查Node.js依赖
npm audit

通过以上流程，可以有效降低大语言模型在部署前存在的安全风险。建议将此流程纳入CI/CD管道中，实现自动化安全检测。