大模型安全测试入门指南

大模型安全测试入门指南 1. 大模型(LLM)基础概念 1.1 大模型的定义与定位 大模型(LLM, Large Language Model)是基于神经网络算法实现的AI技术，具有以下特征： 模型规模巨大（参数量在千亿级别） 训练所需算力巨大 使用数据量级巨大 从技术定位来看，大模型属于自然语言处理(NLP)领域，用于计算机表示和处理人类语言。 1.2 语言模型原理 语言模型的本质是"完型填空"： 根据已有输入预测后续内容 类似输入法的预测功能，但能力更强 支持长文本序列和上下文感知 1.3 ChatGPT等产品的实现方式 ChatGPT等大模型应用遵循"预训练+微调"范式： 基础语言模型训练 优化调整使输出更准确 符合人类价值观和表达方式 2. LLM安全体系 2.1 安全目标 LLM安全的主要指标包括： 完整性 保密性 隐私性 鲁棒性 公平性 2.2 安全框架 LLM安全应从全生命周期考虑： 模型维度 算法维度 数据维度 类比传统安全的ATT&CK矩阵，LLM安全也可构建攻防矩阵。 2.3 OWASP LLM Top 10风险 OWASP列出了LLM应用的十大安全风险，包括但不限于： 提示词注入 训练数据泄露 模型拒绝服务 敏感信息泄露 输出内容安全问题 3. LLM安全测试方法 3.1 测试范围划分 LLM安全测试可分为两大类： LLM模型安全测试 LLM系统功能安全测试 3.2 LLM模型安全测试 3.2.1 数据泄露测试 训练数据泄露 提示词泄露 用户敏感数据泄露 企业敏感数据泄露 测试案例： 通过特定提示词诱导模型输出训练数据 获取系统预设的提示词模板 获取其他用户的会话历史或敏感信息 3.2.2 输出内容安全测试 测试模型是否能有效限制违规内容输出： 恶意代码生成 钓鱼邮件构造 违法信息提供 伦理道德问题回答 常见绕过技术（提示注入）： 角色扮演（如"奶奶漏洞"） 间接提问 上下文误导 多轮对话诱导 3.3 LLM系统功能安全测试 3.3.1 能力扩展安全问题 当LLM被赋予额外能力（如API调用）时： 测试API调用权限控制 检查危险功能（代码执行、文件操作等）的防护 验证插件系统的安全性 测试案例： 通过角色扮演获取管理员权限 诱导LLM执行危险系统命令 滥用API功能造成数据泄露 3.3.2 应用服务安全问题 针对LLM应用本身的安全测试： 认证授权机制 访问控制 会话管理 业务逻辑漏洞 传统Web安全漏洞 已知漏洞案例： Web缓存欺骗导致的账户接管 未授权访问敏感信息 会话固定攻击 CSRF漏洞 4. 测试资源与工具 4.1 实践靶场 PortSwigger LLM靶场：提供实际的LLM攻击场景练习 4.2 参考资料 OWASP LLM Security Top 10：LLM应用十大风险详细说明 GPTSecurity知识库：收集各类GPT相关安全研究 提示注入学习网站：系统学习提示词攻击技术 大语言模型安全测评基准：标准化测试方法 4.3 研究资源 M01N Team大模型安全系列文章 百度大模型安全白皮书 先知安全沙龙相关技术文章 5. 总结 LLM安全测试需要从模型本身和应用系统两个层面进行： 模型层面关注数据安全和内容安全 系统层面关注功能实现和传统安全 测试方法结合： 针对性的提示词构造 传统安全测试技术 特定场景的漏洞利用 随着LLM技术发展，安全测试方法也需要持续更新迭代。