大模型安全漏洞检测工具实践

大模型安全漏洞检测工具实践

随着大模型在各行业的广泛应用，其安全性问题日益凸显。本文将分享一套可复现的大模型安全漏洞检测工具实践方案。

检测框架搭建

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

class VulnerabilityDetector:
    def __init__(self, model_path):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
        
    def detect_prompt_injection(self, input_text):
        # 检测提示注入漏洞
        injection_indicators = [
            'system', 'role', 'instruction', 'prompt'
        ]
        return any(ind in input_text.lower() for ind in injection_indicators)

可复现检测流程

1. 准备测试数据集：包含已知漏洞样本
2. 运行检测工具：python vulnerability_detector.py --input test_samples.txt
3. 分析结果报告：生成漏洞等级和修复建议

核心检测能力

• 提示注入检测
• 模型后门检测
• 数据投毒风险评估

通过该工具，测试工程师可快速识别大模型潜在安全风险，为质量保障提供有力支撑。