开源大模型安全防护方案设计经验

在开源大模型快速发展的同时，安全防护机制的建设显得尤为重要。本文将分享一套可复现的大模型安全防护方案设计经验，帮助安全工程师构建更健壮的模型环境。

1. 输入验证与过滤

首先，需要对所有用户输入进行严格验证。以下是一个简单的输入过滤示例：

import re

def sanitize_input(user_input):
    # 移除危险字符
    dangerous_patterns = [r'<script.*?</script>', r'javascript:', r'onload=', r'onerror=']
    for pattern in dangerous_patterns:
        user_input = re.sub(pattern, '', user_input, flags=re.IGNORECASE)
    return user_input.strip()

2. 模型访问控制

实现基于角色的访问控制（RBAC）：

from functools import wraps

def require_permission(required_role):
    def decorator(f):
        @wraps(f)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            user_role = get_current_user_role()  # 实现用户角色获取逻辑
            if user_role not in required_role:
                raise PermissionError("权限不足")
            return f(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

3. 日志监控与告警

建立完整的日志记录和异常检测机制：

import logging
from datetime import datetime

logger = logging.getLogger('model_security')

def log_access(user_id, action, timestamp):
    logger.info(f"User:{user_id} Action:{action} Time:{timestamp}")

# 异常行为检测示例
if user_input_length > 1000:
    logger.warning("异常输入长度")

这套方案通过输入过滤、权限控制和日志监控三重保障，有效提升了大模型环境的安全性。建议在实际部署中结合具体业务场景进行调整。