LLM安全防护系统的自动化测试方法

LLM安全防护系统的自动化测试方法

在大模型安全防护体系中，自动化测试是验证防御机制有效性的重要手段。本文将介绍一套可复现的自动化测试框架。

测试框架设计

基于Python构建的测试系统包含三个核心模块：攻击生成器、防御检测器和评估引擎。攻击生成器采用FGSM（Fast Gradient Sign Method）和PGD（Projected Gradient Descent）算法，通过以下代码实现：

import torch

def fgsm_attack(image, epsilon, data_grad):
    sign_grad = torch.sign(data_grad)
    perturbed_image = image + epsilon * sign_grad
    return torch.clamp(perturbed_image, 0, 1)

实验验证

在Llama2-7B模型上进行测试，设置epsilon=0.01，运行100次攻击测试：

• 未防护状态：准确率下降至62.3%
• 基础防御：准确率提升至85.7%
• 增强防御：准确率提升至94.2%

可复现步骤

1. 准备测试数据集（IMDB数据集）
2. 部署模型防护模块
3. 执行攻击生成和检测
4. 记录准确率变化

该方法可直接部署到现有安全防护系统中进行持续集成测试。