LLM模型输入输出安全控制

LLM模型输入输出安全控制：构建安全防护体系

在大语言模型（LLM）应用日益普及的今天，模型的安全与隐私保护已成为安全工程师关注的核心议题。本文将深入探讨如何通过技术手段对LLM的输入输出进行有效控制，以防范潜在风险。

输入过滤机制

输入安全是防护的第一道防线。我们可以通过正则表达式和白名单验证来过滤恶意输入：

import re

def sanitize_input(user_input):
    # 移除危险字符
    dangerous_patterns = [r'<script.*?</script>', r'\b(union|select|insert|update|delete)\b', r'["'\;\-\-]']
    for pattern in dangerous_patterns:
        user_input = re.sub(pattern, '', user_input, flags=re.IGNORECASE)
    return user_input

输出内容监控

模型输出的安全控制同样重要。通过内容过滤和敏感信息检测：

import re
from typing import List

class OutputGuard:
    def __init__(self):
        self.sensitive_patterns = [
            r'\b\d{4}-\d{2}-\d{2}\b',  # 日期格式
            r'\b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b',  # 社保号
        ]
    
    def filter_output(self, output: str) -> str:
        for pattern in self.sensitive_patterns:
            output = re.sub(pattern, '[REDACTED]', output)
        return output

实践建议

1. 建立输入输出的完整审计日志
2. 定期更新过滤规则库
3. 结合机器学习模型进行智能检测

通过以上技术手段，我们能够有效提升LLM系统的安全性，为实际应用提供可靠保障。