大模型安全防护体系构建：从输入到输出的全链路保护

大模型安全防护体系构建：从输入到输出的全链路保护

在大模型系统架构设计中，安全防护不应是事后补救，而应是全链路的系统性设计。本文将从输入验证、处理隔离、输出过滤三个维度，分享可复现的安全防护方案。

输入层安全防护

输入是安全攻击的入口，必须建立多层验证机制。建议在应用层添加输入长度限制和格式校验：

import re

class InputValidator:
    def __init__(self):
        self.max_length = 2048
        self.suspicious_patterns = [
            r'<script.*?>',  # XSS攻击
            r'\b(union|select|insert|update|delete)\b',  # SQL注入
            r'\b(eval|exec|system)\b'  # 命令执行
        ]
    
    def validate(self, input_text):
        if len(input_text) > self.max_length:
            raise ValueError("输入超出最大长度限制")
        
        for pattern in self.suspicious_patterns:
            if re.search(pattern, input_text, re.IGNORECASE):
                raise ValueError("检测到可疑输入模式")
        return True

处理层隔离防护

模型推理过程中的中间状态应进行访问控制，通过配置安全策略：

# config/security.yaml
model_security:
  input_validation: true
  output_filtering: true
  memory_isolation: true
  request_logging: true

输出层防护机制

输出内容需要建立过滤和审核机制，特别是敏感信息泄露风险：

import json

class OutputFilter:
    def __init__(self):
        self.sensitive_keywords = ['password', 'secret', 'token']
        
    def filter_output(self, response):
        # 敏感词过滤
        filtered = response
        for keyword in self.sensitive_keywords:
            filtered = re.sub(keyword, '[REDACTED]', filtered, flags=re.IGNORECASE)
        
        # 结构化输出验证
        try:
            parsed = json.loads(filtered)
            return json.dumps(parsed, ensure_ascii=False)
        except json.JSONDecodeError:
            return filtered

通过上述链路防护，可有效降低大模型系统面临的安全风险。建议结合实际业务场景，持续迭代安全策略。