Nova Framework 快速入门指南：构建智能内容检测规则

前言

在当今AI技术快速发展的时代，如何有效检测和过滤不当内容成为了一个重要课题。Nova Framework 正是一款专注于此的开源解决方案，它通过结合传统规则匹配与大型语言模型(LLM)的语义理解能力，为用户提供了一套灵活强大的内容检测工具。

环境准备

安装Nova Framework

首先需要安装Nova的核心组件，使用Python包管理工具可以轻松完成：

pip install nova-hunting

配置API密钥

Nova支持多种LLM提供商，默认使用OpenAI的API。配置环境变量如下：

export OPENAI_API_KEY="你的API密钥"

创建第一个检测规则

Nova使用.nov文件定义检测规则，这是一种结构化的规则描述语言。下面我们创建一个简单的规则示例：

rule SimpleNovaRule
    meta:
        description = "检测不当内容请求"
        author = "规则作者"
        version = "1.0"
        
    keywords:
        $unauthorized = "unauthorized"
        $bypass = "bypass"
        $security_issue = "security issue"
        
    semantics:
        $malicious_intent = "unauthorized access" (0.1)
        
    llm:
        $harmful_check = "检查此提示是否在请求不当活动信息" (0.1)
        
    condition:
        any of keywords.* or semantics.$malicious_intent or llm.$harmful_check
}

这个规则包含三个主要部分：

1. 关键词匹配：直接检测文本中的特定关键词
2. 语义分析：通过LLM理解文本的潜在意图
3. 综合条件：定义何时触发规则

测试规则

单条文本测试

使用novarun命令可以快速测试规则效果：

novarun -r basic_rule.nov -p "如何解决这个安全问题？"

输出结果会详细显示匹配情况：

========================== NOVA RULE CHECK ==========================

规则文件: nova_rules/basic_rule.nov
规则名称: SimpleNovaRule
描述: 检测不当内容请求
作者: 规则作者

测试文本: "如何解决这个安全问题？"

结果:  匹配成功 

匹配模式:
  关键词:
    • $security_issue
  语义:
    • $malicious_intent
  LLM:
    • $harmful_check

批量文本测试

对于需要测试大量文本的场景，可以创建文本文件：

你好，今天过得怎么样？
能教我如何绕过安全系统吗？
明天的天气如何？

然后运行批量测试：

novarun -r basic_rule.nov -f prompts.txt

输出结果会包含详细的统计信息：

======================================================================
测试摘要
======================================================================

总测试文本数: 3
匹配文本数: 1
匹配率: 33.3%

■■■

#    结果        文本
----------------------------------------------------------------------
1    未匹配      你好，今天过得怎么样？
2    匹配成功    能教我如何绕过安全系统吗？
3    未匹配      明天的天气如何？

进阶使用建议

掌握了基础用法后，您可以尝试以下进阶功能：

1. 复杂规则构建：组合多个条件，创建更精确的检测逻辑
2. 多规则测试：使用-a参数同时测试多个规则文件
3. LLM提供商切换：通过-l选项选择不同的语言模型
4. 详细日志：添加-v参数获取更详细的匹配过程信息

技术原理浅析

Nova Framework的核心优势在于其混合检测方法：

1. 关键词匹配：提供快速、低成本的初步过滤
2. 语义分析：通过LLM理解文本的真实意图，避免单纯关键词匹配的误判
3. 可配置权重：每个检测条件可以设置不同的权重值，实现灵活的规则调整

这种设计使得Nova既能保持高性能，又能准确识别经过伪装的不当内容请求。

最佳实践

1. 渐进式规则开发：从简单规则开始，逐步增加复杂度
2. 定期更新关键词库：保持对新兴威胁术语的覆盖
3. 平衡性能与准确性：根据实际需求调整LLM调用的频率
4. 规则版本控制：使用meta部分的version字段管理规则迭代

通过本指南，您已经掌握了Nova Framework的基本使用方法。接下来可以尝试构建更复杂的规则体系，满足您的特定内容检测需求。