LLM模型输入输出验证机制

LLM模型输入输出验证机制研究

在大模型安全防护体系中，输入输出验证是基础而关键的一环。本文将从安全工程师视角，探讨如何构建有效的验证机制。

验证机制原理

LLM模型面临的主要威胁包括恶意输入注入、输出内容篡改等。有效的验证机制应包含：

1. 输入过滤：检查输入是否符合预期格式和范围
2. 输出校验：验证生成内容的合理性和安全性
3. 异常检测：识别潜在的安全风险

可复现测试代码

import re
from typing import List, Dict

class LLMValidator:
    def __init__(self):
        self.blacklist_patterns = [
            r'\b(union|select|insert|update|delete)\b',  # SQL关键字
            r'<script.*?>.*?</script>',  # XSS攻击模式
        ]
        
    def validate_input(self, input_text: str) -> Dict[str, bool]:
        """验证输入内容安全"""
        is_safe = True
        violations = []
        
        for pattern in self.blacklist_patterns:
            if re.search(pattern, input_text, re.IGNORECASE):
                is_safe = False
                violations.append(f"发现恶意模式: {pattern}")
        
        return {
            "is_safe": is_safe,
            "violations": violations
        }
    
    def validate_output(self, output_text: str) -> Dict[str, bool]:
        """验证输出内容合规性"""
        # 简单的输出验证示例
        if len(output_text) > 1000:
            return {"is_safe": False, "violations": ["输出长度超限"]}
        
        return {"is_safe": True, "violations": []}

# 使用示例
validator = LLMValidator()
result = validator.validate_input("SELECT * FROM users")
print(result)

实践建议

建议安全工程师在实际部署中结合业务场景，建立多层次验证体系，并定期更新验证规则库。通过自动化测试工具持续监控模型行为，确保安全防护的有效性。