LLM安全测试框架搭建经验分享

LLM安全测试框架搭建经验分享

随着大语言模型（LLM）在各行业的广泛应用，其安全性和隐私保护问题日益凸显。本文将分享一个可复现的LLM安全测试框架搭建方法，帮助安全工程师系统性地评估LLM的安全风险。

框架核心组件

1. 输入输出验证模块

import re

class InputValidator:
    def validate_input(self, input_text):
        # 检测潜在敏感信息泄露
        patterns = [
            r'\b\d{11}\b',  # 手机号
            r'\b\d{4}-\d{4}-\d{4}\b',  # 身份证号
            r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'  # 邮箱
        ]
        for pattern in patterns:
            if re.search(pattern, input_text):
                return False
        return True

2. 漏洞注入检测模块

# 安全测试工具：SQL注入检测
import sqlparse

def detect_sql_injection(input_text):
    # 简单的SQL关键字检测
    sql_keywords = ['SELECT', 'INSERT', 'UPDATE', 'DELETE', 'DROP']
    input_upper = input_text.upper()
    for keyword in sql_keywords:
        if keyword in input_upper:
            return True
    return False

实施步骤

1. 环境准备：搭建测试环境，确保与生产环境隔离
2. 工具集成：将上述模块整合为自动化测试脚本
3. 测试执行：使用标准测试用例进行批量测试
4. 结果分析：建立安全问题跟踪和修复机制

该框架可帮助团队构建系统化的LLM安全测试流程，提升模型部署前的安全性评估能力。