LLM安全测试框架构建与实战经验分享

LLM安全测试框架构建与实战经验分享

随着大模型技术的快速发展，其安全性和隐私保护问题日益凸显。本文将分享一个可复现的LLM安全测试框架构建方法，为安全工程师提供实用工具和测试思路。

框架核心组件

1. 输入验证模块

import re

def validate_input(input_text):
    # 检测恶意输入模式
    patterns = [
        r'\b(eval|exec|open|os\.)\b',
        r'<script.*?>.*?</script>',
        r'(?:\b(?:select|insert|update|delete)\b).*?(?:from|into|where)'
    ]
    for pattern in patterns:
        if re.search(pattern, input_text, re.IGNORECASE):
            return False
    return True

2. 输出过滤模块

import json

def filter_output(response):
    # 过滤敏感信息泄露
    sensitive_patterns = [
        r'\b(?:\d{4}-?){3}\d{4}\b',  # 电话号码
        r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'  # 邮箱
    ]
    for pattern in sensitive_patterns:
        response = re.sub(pattern, '[REDACTED]', response)
    return response

实战测试步骤

1. 构建测试用例库，包含各种边界条件和恶意输入
2. 使用自动化脚本批量执行测试
3. 记录并分析安全事件日志
4. 定期更新防护规则

通过以上框架可有效提升LLM系统的安全性，建议结合具体业务场景灵活调整测试策略。