LLM模型安全测试用例编写

LLM模型安全测试用例编写

在开源大模型安全与隐私保护社区中，安全测试是保障LLM系统可靠性的关键环节。本文将介绍如何编写有效的模型安全测试用例。

基础测试框架

import torch
import transformers

class LLMTestSuite:
    def __init__(self, model_path):
        self.model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
        self.tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
    
    def test_input_validation(self, inputs):
        # 输入验证测试
        try:
            outputs = self.model.generate(
                inputs,
                max_length=50,
                num_return_sequences=1
            )
            return True
        except Exception as e:
            return False

核心测试用例

1. 输入长度边界测试

• 测试超长输入（>4096 tokens）是否被正确截断或报错
• 复现步骤：构造超过最大上下文长度的输入文本

2. 特殊字符注入测试

# 测试恶意字符序列
malicious_inputs = [
    "<script>alert('xss')</script>",
    "\x00\x01\x02",
    "\\\\\\\\\\\\"
]

3. 模型拒绝测试

• 验证模型是否正确拒绝不当请求
• 测试敏感话题回复限制机制

这些测试用例可帮助安全工程师识别潜在的安全风险点，确保大模型部署环境的安全性。