大语言模型安全审计工具开发

大语言模型安全审计工具开发

在大语言模型快速发展的背景下，安全审计成为保障模型安全运行的关键环节。本文将介绍如何构建一个基础的安全审计工具框架。

安全审计工具架构

import json
import re

class LLMScanner:
    def __init__(self):
        self.vulnerabilities = []
        
    def scan_prompt(self, prompt):
        # 检测敏感信息泄露
        sensitive_patterns = [
            r'\b(?:password|pwd)\s*[:=]\s*["\w]+',
            r'\b(?:api[-_]?key)\s*[:=]\s*["\w]+',
        ]
        
        for pattern in sensitive_patterns:
            if re.search(pattern, prompt, re.IGNORECASE):
                self.vulnerabilities.append("敏感信息泄露风险")
        
        # 检测注入攻击
        injection_patterns = [
            r'\b(?:union|select|insert|update)\b',
            r'\b(?:<script|javascript:|vbscript:)\b'
        ]
        
        for pattern in injection_patterns:
            if re.search(pattern, prompt, re.IGNORECASE):
                self.vulnerabilities.append("注入攻击风险")
        
        return self.vulnerabilities

使用示例

scanner = LLMScanner()
prompt = "请提供数据库密码: mysecretpassword"
vulns = scanner.scan_prompt(prompt)
print(vulns)  # ['敏感信息泄露风险']

该工具可作为基础框架，根据具体需求扩展检测规则。建议定期更新漏洞库以应对新型威胁。

开发建议

1. 集成更多安全检测规则
2. 支持配置文件化检测策略
3. 提供详细的审计报告输出
4. 考虑与CI/CD流程集成