LLM模型安全基线构建经验

LLM模型安全基线构建经验

在大模型安全防护实践中，构建有效的安全基线是第一道防线。本文分享一些实用的基线构建经验。

1. 输入验证与过滤

import re

def sanitize_input(text):
    # 过滤危险字符
    dangerous_patterns = [
        r'\b(?:eval|exec|open|os\.system)\b',
        r'\b(?:select|insert|update|delete)\b',
        r'<script.*?>.*?</script>'
    ]
    for pattern in dangerous_patterns:
        text = re.sub(pattern, '', text, flags=re.IGNORECASE)
    return text

2. 模型访问控制

通过配置API网关的访问策略，限制请求频率和IP白名单。建议使用JWT令牌验证机制。

3. 日志监控基线

建立异常行为检测规则：

• 请求响应时间超过阈值
• 高频重复请求
• 大量参数输入

这些基线需要定期评估和更新，确保与最新威胁保持同步。建议使用自动化工具进行基线扫描验证。