大模型安全测试实践：漏洞挖掘与安全加固最佳实践

大模型安全测试实践：漏洞挖掘与安全加固最佳实践

在大模型系统部署过程中，我们团队遭遇了严重的安全漏洞问题。本文记录从发现到修复的完整踩坑过程。

漏洞发现过程

上周在进行模型推理服务压力测试时，发现接口响应时间异常增长。通过抓包分析发现，存在恶意请求可以触发模型的栈溢出漏洞。具体复现步骤如下：

# 构造恶意输入数据
python3 -c "
import requests
payload = {'prompt': 'A' * 10000 + 'B' * 10000}  # 超长字符串攻击
response = requests.post('http://localhost:8000/generate', json=payload)
print(response.status_code)
"

安全加固方案

针对发现的问题，我们采取了以下加固措施：

1. 输入长度限制：在API层增加请求体大小限制
2. 模型参数调优：设置最大输出长度为512 tokens
3. 添加防护中间件：集成OWASP CRS规则集

优化效果

经过上述加固后，服务稳定性显著提升，漏洞修复率达到100%。建议所有大模型部署团队都应建立完整的安全测试流程。

注意：实际生产环境需要更严格的访问控制和监控机制。