大模型安全测试工具链建设经验分享

大模型安全测试工具链建设经验分享

在大模型安全测试领域，构建完整的测试工具链是保障模型安全性的关键。本文分享我在实际项目中积累的工具链建设经验。

工具链架构

我们采用分层架构设计：

• 输入检测层：使用正则表达式和恶意代码检测库
• 输出验证层：基于规则和机器学习的输出过滤机制
• 行为监控层：实时监控模型调用日志

核心工具实现

import re
import json

class MaliciousInputDetector:
    def __init__(self):
        self.patterns = [
            r'\b(union|select|insert|update|delete)\b',
            r'<script.*?>.*?</script>',
            r'\b(eval|exec|system)\b'
        ]
    
    def detect(self, input_text):
        for pattern in self.patterns:
            if re.search(pattern, input_text, re.IGNORECASE):
                return True
        return False

# 使用示例
detector = MaliciousInputDetector()
result = detector.detect("select * from users")
print(f"检测结果: {result}")

测试策略

建议采用灰度测试方式，逐步扩大测试范围。通过构建完整的测试用例库，确保每个安全模块都能被充分验证。

注意事项

• 严格遵守社区规则，不分享漏洞利用方法
• 所有工具仅用于合法的安全测试场景
• 建议结合实际业务场景定制化开发