LLM Guard项目快速入门指南：构建安全可靠的AI对话系统

LLM Guard项目快速入门指南：构建安全可靠的AI对话系统

【免费下载链接】llm-guard The Security Toolkit for LLM Interactions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/llm/llm-guard

项目概述

LLM Guard是一个专注于提升大型语言模型(Large Language Model, LLM)安全性的防护工具集。在当今AI技术快速发展的背景下，确保语言模型输入输出的安全性变得至关重要。LLM Guard提供了一系列扫描器(Scanner)，能够有效检测和过滤有害内容，防止敏感信息泄露，确保AI交互的安全可靠。

核心功能组件

LLM Guard主要包含两大类扫描器：

1. 输入扫描器(Input Scanners)：用于检查用户输入的提示词(Prompt)
2. 输出扫描器(Output Scanners)：用于检查模型生成的响应内容

这些扫描器可以单独使用，也可以组合使用，形成完整的安全防护链。

单扫描器使用示例

输入扫描器使用

以禁止特定话题(BanTopics)扫描器为例：

from llm_guard.input_scanners import BanTopics

# 初始化扫描器，设置禁止的话题和阈值
scanner = BanTopics(topics=["暴力"], threshold=0.5)

# 执行扫描
sanitized_prompt, is_valid, risk_score = scanner.scan(prompt)

参数说明：

• topics: 定义需要禁止的话题列表
• threshold: 设置风险阈值，超过此值将被标记为无效

输出扫描器使用

以偏见检测(Bias)扫描器为例：

from llm_guard.output_scanners import Bias

# 初始化扫描器，设置阈值
scanner = Bias(threshold=0.5)

# 执行扫描
sanitized_output, is_valid, risk_score = scanner.scan(prompt, model_output)

多扫描器组合使用

在实际应用中，我们通常需要组合多个扫描器来构建完整的安全防护体系。LLM Guard提供了便捷的批量扫描功能。

提示词批量扫描

from llm_guard import scan_prompt
from llm_guard.input_scanners import Anonymize, PromptInjection, TokenLimit, Toxicity
from llm_guard.vault import Vault

# 初始化Vault用于存储敏感信息
vault = Vault()

# 配置输入扫描器链
input_scanners = [
    Anonymize(vault),  # 匿名化处理
    Toxicity(),        # 毒性内容检测
    TokenLimit(),      # Token长度限制
    PromptInjection()  # 提示词注入攻击检测
]

# 执行批量扫描
sanitized_prompt, results_valid, results_score = scan_prompt(input_scanners, prompt)

# 检查扫描结果
if any(not result for result in results_valid.values()):
    print(f"提示词 {prompt} 无效，风险评分: {results_score}")
    exit(1)

print(f"安全提示词: {sanitized_prompt}")

输出内容批量扫描

from llm_guard import scan_output
from llm_guard.output_scanners import Deanonymize, NoRefusal, Relevance, Sensitive

vault = Vault()
output_scanners = [
    Deanonymize(vault),  # 去匿名化处理
    NoRefusal(),        # 拒绝回答检测
    Relevance(),        # 相关性检测
    Sensitive()        # 敏感信息检测
]

sanitized_response_text, results_valid, results_score = scan_output(
    output_scanners, sanitized_prompt, response_text
)

if any(not result for result in results_valid.values()):
    print(f"输出内容 {response_text} 无效，风险评分: {results_score}")
    exit(1)

print(f"安全输出: {sanitized_response_text}\n")

高级配置技巧

1. 扫描顺序优化：扫描器按照添加顺序执行，应将轻量级扫描器前置，复杂扫描器后置
2. 快速失败模式：设置fail_fast=True可在首个扫描失败时立即终止，降低延迟
3. 阈值调优：根据实际场景调整各扫描器的阈值，平衡安全性和误报率

典型应用场景

1. 客服对话系统：防止用户输入恶意内容，确保回复合规
2. 内容生成平台：过滤有害、偏见或敏感内容
3. 数据处理管道：自动匿名化处理个人信息
4. API服务防护：防御提示词注入等攻击手段

总结

LLM Guard为大型语言模型应用提供了全面的安全防护方案。通过灵活组合各种扫描器，开发者可以构建适合自身业务需求的安全防护层，确保AI交互的安全可靠。项目设计注重易用性和扩展性，既支持快速集成，也允许深度定制，是构建安全AI系统的重要工具。

【免费下载链接】llm-guard The Security Toolkit for LLM Interactions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/llm/llm-guard