开源大模型安全漏洞修复技巧分享

开源大模型安全漏洞修复技巧分享

最近在测试开源大模型时发现了一些常见的安全漏洞，今天来分享几个实用的修复技巧。

漏洞类型一：Prompt注入防护

当模型接收用户输入作为prompt时，容易受到恶意指令注入。建议使用输入验证和白名单机制：

import re

def sanitize_prompt(prompt):
    # 移除危险字符和模式
    dangerous_patterns = [r'\b(export|exec|eval|os\.system)\b']
    for pattern in dangerous_patterns:
        prompt = re.sub(pattern, '', prompt)
    return prompt

漏洞类型二：数据泄露防护

模型训练数据可能包含敏感信息。建议实施数据脱敏：

import re

def anonymize_data(text):
    # 隐藏邮箱和手机号
    email_pattern = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\b'
    phone_pattern = r'\b(1[3-9]\d{9})\b'
    text = re.sub(email_pattern, '[EMAIL_HIDDEN]', text)
    text = re.sub(phone_pattern, '[PHONE_HIDDEN]', text)
    return text

漏洞类型三：模型推理安全

建议添加推理结果的输出过滤机制，防止生成敏感内容。

以上修复方法均基于社区安全测试实践，不涉及漏洞利用代码分享。