LLM安全测试用例设计与覆盖率评估方法
随着大模型在各领域的广泛应用，其安全性和隐私保护问题日益凸显。本文将从安全工程师视角，探讨如何设计有效的LLM安全测试用例并进行覆盖率评估。
测试用例设计原则
1. 输入边界测试
import numpy as np
# 边界值测试用例
boundaries = [
"", # 空输入
" " * 1000, # 超长空格
"\x00" * 100, # 空字符
"A" * 10000 # 极限长度
]
2. 恶意输入注入
malicious_inputs = [
"<script>alert('XSS')</script>",
"' OR '1'='1",
"${system('ls')}",
"\n\r\t\x00"
]
覆盖率评估方法
使用静态分析工具如bandit进行代码扫描，并结合动态测试覆盖度统计：
# 安装安全检测工具
pip install bandit
# 静态分析
bandit -r ./llm_module -f json -o report.json
# 动态覆盖率测试
coverage run -m pytest tests/
coverage html
通过对比测试用例执行路径与代码行覆盖情况，可以量化评估测试充分性。建议将覆盖率指标纳入CI/CD流程中，确保持续安全。
实践建议
- 建立定期的安全测试轮询机制
- 结合开源社区的最新漏洞报告更新测试用例
- 采用自动化工具提升测试效率
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