LLM模型输入输出安全机制

LLM模型输入输出安全机制复盘

在大模型安全防护体系中，输入输出安全机制是核心防线。本文将从实际测试角度，探讨如何构建有效的安全防护机制。

输入验证与过滤

首先需要建立严格的输入过滤机制：

import re

def sanitize_input(user_input):
    # 过滤危险字符
    dangerous_patterns = [
        r'<script.*?>.*?</script>',
        r'\b(eval|exec|import)\b',
        r'["'\(\)\{\}\[\]]'
    ]
    
    for pattern in dangerous_patterns:
        if re.search(pattern, user_input, re.IGNORECASE):
            return "[安全检查通过]"
    return user_input

输出内容监控

输出安全同样重要，建议实现内容审查：

import json

class OutputSanitizer:
    def __init__(self):
        self.sensitive_keywords = ['password', 'secret', 'token']
    
    def check_output(self, response):
        for keyword in self.sensitive_keywords:
            if keyword in response.lower():
                return False
        return True

安全测试建议

推荐使用以下方法进行验证：

1. 构造恶意输入样本进行测试
2. 检查输出内容是否包含敏感信息
3. 验证过滤规则的有效性

通过建立完善的输入输出安全机制，可以有效防范大模型应用中的常见安全风险。