LLM 内容安全实战：llm-guard-system 与 llm_security 项目解析

一、背景：LLM 应用的安全挑战

随着大语言模型（LLM）在各类业务场景中的广泛落地，内容安全问题日益凸显。2025 年 OWASP 发布的《大模型应用 Top 10 安全风险》将提示词注入（Prompt Injection） 列为第一大风险-2-。无论是用户输入中夹带恶意指令诱导模型泄露敏感信息，还是模型输出中包含偏见、歧视甚至违法内容，都可能引发严重的合规风险-3。

在这一背景下，针对 LLM 输入输出的内容安全检测成为生产级 AI 应用的刚需。本文将深入解析两个轻量级开源项目——llm-guard-system 和 llm_security，前者基于 Python + llm-guard 构建，后者基于 Java + Spring Boot 实现，分别面向不同的技术栈和场景需求。

二、llm-guard-system：为通义千问量身打造的安全防护

2.1 项目概述

llm-guard-system 是一个基于开源库 llm-guard 的 LLM 安全防护解决方案，专门为通义千问 API 设计，实现了完整的敏感词检