开源大模型安全测试方案

概述

随着大模型技术的快速发展，其安全性和隐私保护成为重点关注领域。本方案旨在为安全工程师提供一套系统性的开源大模型安全测试方法论。

测试框架

1. 输入验证测试

import re

def test_input_validation(prompt):
    # 检测潜在的注入攻击
    injection_patterns = [
        r'\b(union|select|insert|update|delete|drop|create|alter)\b',
        r'\b(union|select|insert|update|delete|drop|create|alter)\b',
        r'\b(\w+)(\s*;\s*)+(\w+)\b'
    ]
    
    for pattern in injection_patterns:
        if re.search(pattern, prompt, re.IGNORECASE):
            return False
    return True

2. 输出安全测试

import json

def analyze_output_safety(response):
    # 检查敏感信息泄露
    sensitive_patterns = {
        'email': r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b',
        'phone': r'\b\d{3}-\d{3}-\d{4}\b',
        'ssn': r'\b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b'
    }
    
    findings = {}
    for key, pattern in sensitive_patterns.items():
        matches = re.findall(pattern, response)
        if matches:
            findings[key] = matches
    
    return findings

可复现测试步骤

1. 准备测试数据集，包含各类恶意输入样本
2. 使用上述代码进行自动化扫描
3. 手动验证测试结果
4. 记录并报告发现的安全问题

注意事项

本方案仅用于合法合规的安全测试场景，严禁用于任何恶意攻击行为。