开源大模型安全机制实现经验分享

Ethan186 +0/-0 0 0 正常 2025-12-24T07:01:19 隐私保护

开源大模型安全机制实现经验分享

在大模型快速发展的背景下，安全机制的建设已成为保障系统稳定运行的关键。本文将分享在开源大模型中实现安全机制的一些实践经验。

1. 访问控制机制

我们采用基于角色的访问控制（RBAC）模型来限制对敏感API的访问。通过以下代码实现权限验证：

from flask import request, jsonify
from functools import wraps

def require_permission(permission):
    def decorator(f):
        @wraps(f)
        def decorated_function(*args, **kwargs):
            user_role = get_current_user_role()
            if not has_permission(user_role, permission):
                return jsonify({'error': 'Unauthorized'}), 403
            return f(*args, **kwargs)
        return decorated_function
    return decorator

2. 输入验证与过滤

针对大模型输入，我们实现了多层过滤机制：

import re

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

3. 模型输出审计

为防止敏感信息泄露，我们建立了输出内容审计机制：

import json

class OutputValidator:
    def __init__(self):
        self.sensitive_keywords = ['password', 'token', 'secret']
    
    def validate(self, output):
        for keyword in self.sensitive_keywords:
            if keyword in output.lower():
                raise SecurityException("Sensitive data detected")