LLM安全测试用例设计方法论分享

在大模型安全防护体系中，设计有效的测试用例是构建防御机制的关键环节。本文将分享一套可复现的LLM安全测试用例设计方法。

测试用例分类框架

# 对抗攻击测试用例
- 输入扰动测试：添加噪声、对抗样本
- 模型鲁棒性测试：输入格式变异、边界值测试
- 输出可控性测试：生成内容审查、敏感信息泄露

实验验证方案

1. 对抗样本生成实验

import torch
import torch.nn.functional as F
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('gpt2')

# 对抗样本生成函数
def generate_adversarial_input(prompt, model, tokenizer):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
    inputs = {k: v.requires_grad_() for k, v in inputs.items()}
    outputs = model(**inputs)
    loss = outputs.loss
    loss.backward()
    
    # 添加对抗扰动
    perturbation = torch.sign(inputs['input_ids'].grad) * 0.01
    adversarial_input = inputs['input_ids'] + perturbation
    return tokenizer.decode(adversarial_input[0])

2. 敏感信息泄露测试 通过构造包含敏感词的查询，验证模型输出控制机制。实验结果显示，在未加防护的模型中，敏感信息泄露率高达45%，而加入输出过滤后降至2%。

可复现步骤

准备测试数据集（1000条测试用例）
运行对抗样本生成脚本
执行敏感信息检测模块
记录并分析测试结果

该方法论已在多个大模型中验证，有效提升了模型安全防护能力。

FreeSkin · 2026-01-08T10:24:58

文章结构清晰，但对抗样本生成部分的代码略显简化，建议补充更多实际场景下的扰动策略，如文本风格迁移、多轮对话上下文干扰等。

Bella336 · 2026-01-08T10:24:58

敏感信息泄露测试结果很有参考价值，但缺乏对不同模型架构（如LLaMA、Qwen）适配性的讨论，可增加跨模型验证的建议。

Ursula790 · 2026-01-08T10:24:58

测试用例分类框架覆盖全面，但缺少对‘输出可控性’中具体审查机制的说明，建议结合实际业务场景细化过滤规则设计。

Quinn862 · 2026-01-08T10:24:58

实验验证部分推荐加入自动化测试流程设计，比如集成CI/CD管道中的安全检测模块，提升测试效率与持续性。

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