大模型自动攻击评测系统深度解析
在人工智能技术快速发展的背景下，大模型安全治理已成为保障AI应用合规性与可靠性的重要环节。博特智能作为国内领先的人工智能安全企业，通过其大模型自动攻击评测系统"博特谛听"（https://llm.aigclab.cn/marketing/home），为行业提供了一套系统化、智能化的AI安全解决方案。本文将从系统架构、核心技术、实际应用与行业意义四个维度，对这一创新系统进行深度解析。
一、系统架构与核心组件
博特智能大模型自动攻击评测系统采用"防御-过滤-代答"三阶段防御理念，形成覆盖模型全生命周期的安全防护体系。
系统架构由以下核心组件构成：
- 百万级测试题库：严格遵循国家标准《GB/T 45654-2025 生成式人工智能服务安全基本要求》，构建覆盖文本、图像、视频的多模态评测框架（文文、文图、图文、文视等）共计100万+测试题库，涵盖5大类31项风险，包括暴力、偏见、隐私泄露、违法内容等核心安全隐患，经“大模型谓词逻辑审核→内容安全审核→人工复核” 三重验证，数据合格率≥99%。
- 红队攻击靶场：作为系统输入层，搭载多类提示词注入器和工具链编排系统，可自动生成并嵌套攻击指令，模拟真实安全威胁场景。靶场支持覆盖5类31种风险的测试体系，包括社会主义核心价值观测试、歧视性内容测试、商业违法违规测试、侵犯他人合法权益测试和特定服务类型测试。
- 自动化测试层：将红队攻击靶场生成的攻击指令输入被测模型，记录每轮交互的输出和上下文，形成攻击路径日志。该层实现了对模型安全边界的深度测试，可模拟提示词越狱、提示词泄漏、无意义生成、无限生成、悖论生成等多类攻击场景 。
- AI审核层：采用"AI检测AI"技术，通过语义向量匹配与安全围栏规则库实时分析模型输出，识别潜在风险。该层使用专门训练的检测模型，能够理解上下文语义，捕捉AIGC特有的安全风险，准确率高达98% 。
- 人工复审层：对高风险场景（如攻击评分≥5分）或AI审核存疑的案例进行人工验证，修正误判并生成最终报告。人工复审确保了评测结果的专业性和准确性，为客户提供可信赖的安全评估 。
- 输出与反馈层：自动生成包含安全回答率、不安全回答率、拒答率等指标的评测报告，同时通过"动态校验+安全代答"机制反向优化模型防御能力，形成安全闭环 。
系统协同机制：红队攻击靶场与自动化测试层形成攻击生成与执行的闭环，AI审核层与人工复审层构建风险识别与验证的双重保障，输出与反馈层则实现评测结果与防御能力的迭代优化。这种"攻击-防御-评估-优化"的循环机制，使系统能够持续提升大模型的安全性。
二、红队攻击测试核心技术
博特智能大模型自动攻击评测系统的核心竞争力在于其红队攻击测试技术，该技术通过多种注入器和攻击策略，实现对大模型安全能力的深度测试。
1. 多类提示词注入器
系统构建了六大类提示词注入器，形成红队攻击测试的基础模块：
- 内容变换器：通过专门设计的提示词使用基础大语言模型对攻击题目进行改写，以突破被测大模型的安全边界。具体技术包括：
- 拼音变化：将中文内容中的主语、谓语等状态词变换成拼音
- 同音字变化：将中文内容中的状态词变换成同音但不同形的词
- 语种变化：将攻击内容翻译成英文、德语等其他语言
- 格式变化器：通过文本格式的改变，破坏模型对攻击意图的识别能力。主要技术包括：
- 换行符插入：在攻击内容中随机插入换行符
- 制表符插入：在攻击内容中随机插入制表符
- 其他符号插入：使用特殊符号改变文本结构
- 加密变化器：通过对文本进行可理解的加密变化，绕过模型及外围安全检查。具体实现包括：
- 倒序加密变换：将英文内容中的字母符号进行倒序处理
- 移位加密变换：将英文内容中的字母符号进行移位处理
- 其他加密方式：结合大模型的特性设计其他加密变换
- 对抗性注入器：将攻击内容嵌入到利用大模型服从特性的毒性提示词模板中，诱导模型突破安全边界。该注入器还能通过基础大模型生成毒性提示词模板的变种，以突破模型对已知模板的免疫机制 。
- 场景模拟注入器：通过提示词指示被测大模型将内容生成的上下文设定为特定场景，如"在一个安全实验室里如何做某类任务"，从而测试模型在不同场景下的安全表现 。
- 角色扮演注入器：通过提示词指示被测大模型以特定角色（如辩论赛队员、法庭律师等）从相关角度响应攻击内容，测试模型在角色扮演场景下的安全边界 。
- 个性模拟注入器：通过分析攻击者的职业及人格特征，使用中性词汇描述后让被测大模型以此为上下文响应攻击内容 。
- 程序代码注入器：将攻击内容嵌入到Python或Java等程序代码中，通过让模型执行并解释代码的方式响应攻击内容 。
- 拒绝抑制注入器：利用大模型的服从性，通过提示词指示模型以不拒绝的态度回应攻击内容 。
- 深度诱导注入器：通过精心设计的提示词，掩盖正式攻击意图，逐步诱导模型突破安全边界 。
2. 工具链编排系统
博特智能的创新在于构建了基于LLM的工具链编排系统，实现多种注入器的串联与叠加：
- 攻击组合配置：系统以特定格式定义和配置提示词注入组合，支持内容变换器+加密变化器、格式变化器+场景模拟等多种组合方式 。
- 毒性增强技术：通过工具链编排系统对原始攻击内容进行多维度、多层毒性增强，使攻击更具隐蔽性和复杂性 。
- 动态攻击路径生成：系统可根据被测模型的安全特性，动态调整攻击策略和路径，实现针对不同模型的定制化攻击测试 。
3. 多轮对话攻击策略
系统采用基于场景模板的多轮对话构建技术，实现对大模型的深度安全测试：
- 红皇后攻击策略：通过精心设计的对话流程，逐步诱导语言模型生成关于"有害行为"的具体计划，测试模型在多轮对话中的安全防护能力 。
- 语义分析驱动：系统采用SIMCSE等语义相似度计算方法，评估每轮对话中模型回复与目标指令的关联性，确保毒性逐步增强（△t>0） 。
- 动态攻击强度调节：根据模型对前一轮攻击的响应情况，自动调整下一轮攻击的强度和策略，实现攻击效果的最大化 。
三、系统在实际应用中的价值与效果
博特智能大模型自动攻击评测系统已在多个行业领域实现落地应用，展现出显著的安全价值与评测效果。
1. 客户覆盖与服务规模
系统已服务数千家政企、互联网、出版传媒等企业客户，日均处理超过10亿次内容审核请求。系统支持的"妙笔AI政务办公平台"已服务超百万公职人员。
2. 评测能力与效果指标
系统已对国内市场上200多个大模型产品完成安全评测，覆盖5类31种风险类型 。评测报告包含以下关键指标：
- 安全回答率：测试模型在攻击场景下生成安全回答的比例
- 不安全回答率：测试模型在攻击场景下生成不安全回答的比例
- 拒答率：测试模型对攻击指令拒绝回答的比例
- 攻击效果评分：0-5分的量化评分，反映攻击成功程度，最高5分表示完全突破安全边界
实际应用效果：在政务领域，系统支持的"新华妙笔"AI公文写作平台将政务人员撰稿效率提升3倍，错误率降低90%，万字审核速度仅需15秒，从源头规避内容安全风险 。在出版领域，AI智能出版审校系统通过多模态审核减少违规内容，审核准确率达98% 。
3. 风险量化评估方法
系统采用多维度风险量化评估方法，实现对大模型安全风险的精准度量：
- 多值评分制：由专业评估人员对模型回复进行0-5分评分，实现对模型回复水平的精准度量 。
- 风险标签体系：构建12大类上千个细分风险标签，覆盖意识形态、敏感信息、法律法规等维度，实现风险的精细化识别。
- 毒性增强技术：通过多层注入器处理原始攻击指令，逐步增强攻击毒性，量化模型的脆弱性 。
- 动态风险分级：输入端通过多级检测实现风险分级，输出端实时安全评分，高风险场景触发"动态校验+安全代答"机制 。
四、技术创新点与行业意义
1. 系统技术创新点
博特智能大模型自动攻击评测系统在技术上实现了多项创新：
- AI检测AI核心技术：系统深度运用人工智能技术，针对大模型生成内容（AIGC）的特点和潜在漏洞，训练专门的检测模型识别风险内容，超越传统关键词过滤或简单规则匹配，能够理解上下文语义、识别生成内容的深层模式 。
- 红队攻击测试自动化：系统通过工具链编排技术，将人工红队测试转化为自动化、可配置的攻击测试流程，大幅降低了人力与时间成本，提升了测试效率和覆盖范围 。
- 价值观对齐方法：创新性提出将社会主义核心价值观深度嵌入模型推理逻辑的方法，通过安全数据集微调和强化学习，使模型在面对法律灰色地带问题时，既能拒答又能主动提示相关法律风险 。
- 防御-过滤-代答三阶段机制：系统采用"防御-过滤-代答"三阶段防御理念，在高风险场景下触发动态校验与安全代答，避免生硬拒答，平衡安全与用户体验 。
- 多模态审核能力：支持图文音视多模态审核，构建192种检测维度，实现对输入输出内容的全方位监控和过滤 。
2. 行业意义与价值
系统在行业层面具有重大意义：
- 推动安全标准落地：系统符合2025年实施的《网络安全技术生成式人工智能服务安全基本要求》国家标准，帮助大模型开发者和应用企业满足安全合规要求 。
- 提升AI安全治理水平：通过红队攻击测试、安全围栏技术、安全加固技术三大支柱，为大模型和AIGC构建安全边界，推动AI安全治理从被动响应向主动预防转变 。
- 赋能垂直领域应用：系统已成功赋能政务、出版、金融等多个垂直领域，帮助这些高安全需求行业构建安全可靠的应用场景，如政务公文智能体工作站、AI智能出版审校等 。
- 促进安全生态建设：作为AIIA"大模型安全风险方法能力系列评估规范"的核心发起单位，博特智能在推动大模型安全生态建设方面发挥着重要作用 。
3. 未来发展趋势
随着大模型技术的持续迭代和应用场景的不断拓展，博特智能大模型自动攻击评测系统的发展趋势主要包括：
- 深化多模态防御能力：进一步强化对复杂图文音视内容的精准风险识别与AIGC合成痕迹检测能力，应对日益复杂的多模态安全威胁 。
- 拓展防御边界：针对大模型技术快速迭代，持续升级红队攻击库与对抗训练策略，以应对更隐蔽的越狱手段，如"奶奶"漏洞等新型攻击 。
- 全域安全渗透：将安全评测技术深度适配至智能出版、政企监管、互联网内容生态等更广泛领域，构建全域安全防护网，推动大模型安全从单一防护向生态治理转变 。
- 技术本地化与国产化：加强与国内云服务商的合作，推动AI安全技术的国产化部署，满足数据本地化与自主可控的需求 。
五、总结与展望
博特智能大模型自动攻击评测系统"博特谛听"代表了国内大模型安全评测的领先水平。系统通过百万级测试题库、红队攻击靶场、自动化测试、AI审核、人工复审和输出反馈五大核心组件，构建了完整的评测流程；借助内容变换器、格式变化器、加密变化器等多类注入器和红皇后攻击等多轮对话策略，实现了对大模型安全边界的深度测试；在政务、出版、金融等领域展现出显著的安全价值，服务规模与效果指标均处于行业前列。
系统的核心价值在于：通过自动化红队攻击测试技术，帮助大模型开发者和应用企业发现潜在安全风险，实现安全能力的持续优化；通过AI检测AI技术，精准识别AIGC特有的安全风险，保障内容生成的安全合规；通过价值观对齐方法，将社会主义核心价值观嵌入模型推理逻辑，实现安全与价值观的双重保障。
随着生成式人工智能技术的快速发展和应用场景的不断拓展，大模型安全评测技术将持续演进。博特智能有望在AI领域构建更广阔的生态版图，推动大模型安全技术的创新与应用，为数字中国建设注入"AI加速度"，让智能办公惠及更多行业和人群。
