小明：最近我们学校要升级校友会系统，我想用大模型来优化登录模块，你觉得可行吗？
小李：当然可以！大模型在自然语言处理和行为分析方面表现优异，可以用来识别异常登录行为，提高安全性。
小明：那具体怎么实现呢？有没有代码示例？
小李：我们可以用Python结合Flask框架做一个简单的登录验证，再引入一个预训练的BERT模型来检测异常输入。
小明：好的，那我先写个基本的登录接口吧。
小李：这是登录接口的代码：
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/login', methods=['POST'])
def login():
data = request.json
username = data.get('username')
password = data.get('password')
if username == 'admin' and password == '123456':
return jsonify({'status': 'success', 'message': '登录成功'})
else:
return jsonify({'status': 'error', 'message': '用户名或密码错误'})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
小明：这个是基础版本，但我想加入大模型来增强安全。
小李：我们可以用Hugging Face的Transformers库加载BERT模型，对用户输入进行分类。
小明：那我该怎么整合到现有系统中？
小李：这里是一个简单的例子，用于检测登录请求是否为恶意输入：
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased")
def is_malicious(text):
result = classifier(text)
return result[0]['label'] == 'POSITIVE'
小明：明白了，这样就能在登录时进行实时风险评估了。
小李：没错，这种结合方式不仅提升了安全性，也增强了用户体验。
