大模型模型输入输出验证机制

大模型输入输出验证机制复盘

在大模型安全防护体系中，输入输出验证是第一道重要防线。本文将从实践角度复盘常见的验证机制。

核心验证策略

输入验证层面：

import re

def validate_input(input_text):
    # 长度限制
    if len(input_text) > 1000:
        return False
    
    # 禁止特殊字符检测
    forbidden_patterns = [r'[<>&"'\(\)]', r'\b(eval|exec|open|os|sys)\b']
    for pattern in forbidden_patterns:
        if re.search(pattern, input_text, re.IGNORECASE):
            return False
    
    return True

输出验证层面：

import json

def validate_output(output_text):
    # JSON格式验证
    try:
        parsed = json.loads(output_text)
        if not isinstance(parsed, dict):
            return False
    except:
        return False
    
    # 关键字段检查
    required_fields = ['response', 'confidence']
    for field in required_fields:
        if field not in parsed:
            return False
    
    return True

实践建议

1. 建立输入白名单机制
2. 设置输出格式约束
3. 定期更新验证规则库
4. 结合日志分析优化验证策略

通过持续迭代验证机制，能有效降低大模型应用风险。