大模型服务安全测试方案

大模型服务安全测试方案

在大模型微服务化改造过程中，安全测试是保障系统稳定运行的关键环节。本文将分享一套可复现的大模型服务安全测试方案。

测试框架搭建

import requests
import json
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 安全测试配置
class ModelSecurityTest:
    def __init__(self, base_url):
        self.base_url = base_url
        self.session = requests.Session()
        
    def test_input_validation(self):
        # 测试输入参数验证
        malicious_inputs = [
            "<script>alert('xss')</script>",
            "'; DROP TABLE users; --",
            "\\" OR 1=1 --"
        ]
        
        for input_data in malicious_inputs:
            try:
                response = self.session.post(
                    f"{self.base_url}/predict",
                    json={"prompt": input_data}
                )
                if response.status_code == 200:
                    print(f"[FAIL] Malicious input accepted: {input_data}")
                else:
                    print(f"[PASS] Input properly rejected: {input_data}")
            except Exception as e:
                print(f"Error testing {input_data}: {e}")

监控指标测试

# 使用Prometheus监控关键指标
# 1. 请求延迟分布
# 2. 错误率统计
# 3. 资源使用率

# 常见安全问题监控配置
kubectl apply -f security-monitor.yaml

复现步骤

1. 部署大模型服务到测试环境
2. 执行上述Python脚本进行安全测试
3. 监控Prometheus指标变化
4. 分析测试结果并修复漏洞

该方案适用于DevOps工程师在日常运维中快速识别和解决大模型服务安全隐患，确保微服务架构下的安全稳定运行。