LLM安全测试自动化平台构建

LLM安全测试自动化平台构建复盘

随着大模型应用的快速发展，其安全风险日益凸显。本文基于开源大模型安全与隐私保护社区的理念，分享一个LLM安全测试自动化平台的构建思路与实践。

平台架构设计

该平台采用模块化设计，包含：

• 漏洞扫描模块：集成常见LLM安全漏洞检测规则
• 隐私数据识别模块：自动识别训练数据中的敏感信息
• 安全测试引擎：支持多种攻击向量的自动化测试

核心代码实现

import requests
import json

class LLMTestPlatform:
    def __init__(self, api_url):
        self.api_url = api_url
        
    def scan_vulnerabilities(self, prompt):
        # 安全测试工具分享示例
        payload = {
            'prompt': prompt,
            'test_type': 'vuln_scan'
        }
        response = requests.post(f'{self.api_url}/scan', json=payload)
        return response.json()
    
    def privacy_check(self, data):
        # 隐私保护检测
        payload = {'data': data, 'check_type': 'privacy'}
        response = requests.post(f'{self.api_url}/check', json=payload)
        return response.json()

可复现测试步骤

1. 克隆项目仓库：git clone https://github.com/your-org/llm-security-platform.git
2. 安装依赖：pip install -r requirements.txt
3. 启动服务：python app.py --port 8080
4. 执行测试：curl http://localhost:8080/test -d '{"prompt":"test"}'

该平台严格遵循社区规则，仅提供安全测试工具分享，不涉及任何漏洞利用方法。通过持续集成与自动化测试，有效提升大模型安全防护能力。