LLM模型输入验证与安全防护

LLM模型输入验证与安全防护

在大模型应用开发中，输入验证是防范安全风险的第一道防线。本文将介绍如何通过系统化的输入验证机制来提升LLM模型的安全性。

输入验证策略

import re
import json
from typing import Dict, Any

class LLMInputValidator:
    def __init__(self):
        # 定义禁止关键词列表
        self.banned_patterns = [
            r'\b(eval|exec|import|open|os\.|sys\.)\b',
            r'\b(__.*__|\$\w+)\b',
            r'<script.*?>.*?</script>',
        ]
        
    def validate_input(self, input_text: str) -> Dict[str, Any]:
        result = {
            'valid': True,
            'errors': []
        }
        
        # 长度检查
        if len(input_text) > 1000:
            result['valid'] = False
            result['errors'].append('输入长度超过限制')
        
        # 禁止模式检查
        for pattern in self.banned_patterns:
            if re.search(pattern, input_text, re.IGNORECASE):
                result['valid'] = False
                result['errors'].append('检测到禁止内容')
                break
        
        return result

# 使用示例
validator = LLMInputValidator()
result = validator.validate_input("用户输入文本")
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False))

实施建议

1. 多层防护：结合正则表达式、长度限制、内容过滤等多重验证
2. 白名单机制：优先使用允许字符列表而非黑名单
3. 实时监控：建立输入异常检测和告警机制

通过以上方法，可以有效降低LLM模型在输入处理阶段面临的安全风险。