开源大模型模型输入验证机制

开源大模型输入验证机制

在大模型安全防护体系中，输入验证是第一道也是最重要的防线。本文将介绍如何构建有效的输入验证机制来保护大模型免受恶意输入攻击。

核心验证策略

1. 输入长度限制

import re

def validate_input_length(input_text, max_length=1000):
    if len(input_text) > max_length:
        raise ValueError(f"输入长度超过最大限制{max_length}个字符")
    return True

2. 字符集过滤

def validate_character_set(input_text):
    # 允许字母、数字、常见标点符号
    allowed_pattern = re.compile(r'^[\w\s\.,!?;:()\[\]{}"'-]+$')
    if not allowed_pattern.match(input_text):
        raise ValueError("输入包含非法字符")
    return True

3. 关键词过滤

def validate_keywords(input_text, forbidden_keywords):
    for keyword in forbidden_keywords:
        if keyword.lower() in input_text.lower():
            raise ValueError(f"检测到禁止关键词: {keyword}")
    return True

实战部署示例**

在实际应用中，建议组合使用以上验证方法：

def secure_input_validator(input_text):
    try:
        validate_input_length(input_text, 2000)
        validate_character_set(input_text)
        validate_keywords(input_text, ['password', 'secret'])
        return True
    except ValueError as e:
        print(f"输入验证失败: {e}")
        return False

该验证机制可有效防止SQL注入、命令注入等常见攻击，是构建安全大模型应用的基础。

测试建议：

• 使用边界值测试（最大长度、最小长度）
• 验证特殊字符组合
• 模拟常见恶意输入模式