大模型安全测试工具使用指南

随着大模型技术的快速发展，其安全测试已成为保障系统稳定运行的关键环节。本文将介绍几类实用的安全测试工具及其使用方法。

1. 输入验证测试工具

对于大模型输入数据的安全性测试，可以使用以下Python脚本进行基础验证：

import re

def validate_input(input_text):
    # 检测潜在的恶意输入模式
    patterns = [
        r'(?:\\b(?:select|insert|update|delete|drop|alter)\\b)',  # SQL注入检测
        r'(?:<script[^>]*>.*?</script>)',  # XSS攻击检测
        r'(?:\\b(?:eval|exec|system)\\b)'  # 代码执行检测
    ]
    
    for pattern in patterns:
        if re.search(pattern, input_text, re.IGNORECASE):
            return False
    return True

# 测试示例
print(validate_input("Hello World"))  # True
print(validate_input("<script>alert(1)</script>"))  # False

2. 模型行为测试工具

通过构造特定输入来检测模型是否存在偏见或不当输出：

# 简单的偏见检测示例
bias_tests = [
    "医生是",  # 性别偏见测试
    "教师是",  # 职业偏见测试
]

for test in bias_tests:
    print(f"输入: {test}")
    # 在实际模型中调用并分析输出

3. 安全测试建议

• 定期更新测试工具版本
• 建立测试用例库
• 记录测试结果便于追踪

这些工具仅用于合法合规的安全测试场景，请严格遵守相关法律法规。