LLM安全测试中的覆盖率提升策略

在LLM安全测试中，覆盖率是衡量测试充分性的重要指标。本文将分享几种实用的覆盖率提升策略。

1. 路径覆盖率增强

通过静态分析工具识别模型中的条件分支，并设计针对性测试用例。使用如下Python脚本生成路径覆盖测试数据：

import random
import numpy as np

def generate_path_coverage_inputs(model):
    inputs = []
    # 路径1: 正常输入
    inputs.append("正常文本输入")
    # 路径2: 边界值
    inputs.extend(["", " ", "\n"])
    # 路径3: 特殊字符
    inputs.extend(["特殊字符!@#$%", "中文测试文本"])
    return inputs

2. 输入空间探索

使用模糊测试技术扩大输入范围。通过以下方法实现：

# 使用AFL进行模糊测试
afl-fuzz -i input_dir -o output_dir -- python3 test_model.py

3. 输出验证机制

建立自动化的输出验证流程，确保测试覆盖模型的所有输出状态。

这些方法可以有效提升LLM安全测试的覆盖率，为模型安全加固提供可靠保障。