LLM模型输入输出日志分析

LLM模型输入输出日志分析

在大模型安全研究中，输入输出日志分析是识别潜在安全风险的重要手段。通过分析用户输入和模型响应，可以发现模型的行为模式、潜在漏洞以及数据泄露风险。

日志收集与处理

import json
import pandas as pd
from datetime import datetime

def analyze_llm_logs(log_file):
    logs = []
    with open(log_file, 'r') as f:
        for line in f:
            try:
                log_entry = json.loads(line.strip())
                logs.append(log_entry)
            except json.JSONDecodeError:
                continue
    
    df = pd.DataFrame(logs)
    # 添加时间戳分析
    df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
    return df

关键指标分析

• 输入长度分布：识别异常输入模式
• 响应时间统计：发现性能瓶颈
• 输出相似度计算：检测重复响应或模板化输出

安全测试建议

通过日志分析可识别以下安全风险点：

1. 敏感信息泄露（如API密钥、用户数据）
2. 输入注入攻击痕迹
3. 模型推理异常模式

此方法仅用于安全研究和防护，禁止用于任何恶意行为。