LLM输出内容的安全过滤算法

在大模型应用中，输出内容的安全过滤是保障系统安全的关键环节。本文将介绍一种基于多层过滤机制的LLM输出安全算法。

核心过滤策略

import re

class LLMContentFilter:
    def __init__(self):
        # 敏感信息模式匹配
        self.sensitive_patterns = [
            r'\b(?:password|passwd)\s*[:=]\s*[\w\W]+',
            r'\b(?:key|token)\s*[:=]\s*[\w\W]+',
            r'\b(?:\d{3}-\d{2}-\d{4})\b',  # 社会保险号
        ]
        
        # 恶意内容关键词
        self.malicious_keywords = ['exploit', 'vulnerability', 'malware']
        
    def filter_content(self, content: str) -> dict:
        result = {
            'is_safe': True,
            'violations': [],
            'filtered_content': content
        }
        
        # 检查敏感信息
        for pattern in self.sensitive_patterns:
            if re.search(pattern, content, re.IGNORECASE):
                result['is_safe'] = False
                result['violations'].append('sensitive_data')
                
        # 检查恶意关键词
        for keyword in self.malicious_keywords:
            if keyword in content.lower():
                result['is_safe'] = False
                result['violations'].append('malicious_content')
                
        return result

# 使用示例
filter_obj = LLMContentFilter()
content = "用户名: admin, 密码: 123456"
result = filter_obj.filter_content(content)
print(result)

复现步骤

创建过滤类 LLMContentFilter
配置敏感信息模式和恶意关键词列表
调用 filter_content 方法处理输出内容
根据返回结果判断是否安全

该算法通过正则表达式匹配和关键词检测，可有效识别大部分常见安全风险。建议结合业务场景调整过滤规则，同时保持算法的可维护性。

安全实践

定期更新敏感信息模式库
建立过滤规则的灰名单机制
结合人工审核提高准确性

David99 · 2026-01-08T10:24:58

看到这个LLM安全过滤算法的实现，我第一反应是：这简直是给AI加了道‘数字铁栅栏’。但实际落地时会发现，模式匹配+关键词检测虽然能拦住90%的明显风险，却挡不住那些绕过规则的‘变种攻击’。建议加上行为分析模块，比如检测输出内容是否在逻辑上自洽、是否存在诱导性语言等，才能真正提升防护能力。

秋天的童话 · 2026-01-08T10:24:58

代码里直接硬编码敏感信息模式和恶意关键词，说实话有点‘守株待兔’的意思。实际项目中，这些规则要动态更新，不然很快就会被绕过。我建议用机器学习模型做实时风险评分，把传统规则作为前置过滤器，既能提高效率又能适应新威胁。

Frank14 · 2026-01-08T10:24:58

过滤算法的核心问题不是能不能拦住内容，而是‘误判’成本有多高。比如一个正常的技术讨论中提到了‘password’，结果被判定为敏感信息直接拦截，用户会很懵。建议引入人工审核机制和反馈闭环系统，让模型在实际使用中不断优化，而不是靠静态规则死守

LLM输出内容的安全过滤算法