基于变体生成与逻辑斯蒂回归的内容安全测试方法及系统与流程

本发明属于领域，尤其是基于变体生成与逻辑斯蒂回归的内容安全测试方法及系统。

背景技术：

1、随着生成式人工智能的快速发展，ai对话系统（包括大语言模型、智能客服、ai玩具、聊天机器人等）的内容安全日益受到关注。当前，内容安全测试主要依赖以下方法：

2、固定敏感词库：建立静态敏感词列表，对用户输入或模型输出进行关键词匹配。该方法无法识别变形词、谐音、上下文诱导等复杂攻击，且词库更新滞后。

3、人工红队测试：安全专家手动构造攻击提示，测试模型漏洞。该方法依赖专家经验，成本高、效率低、不可规模化。

4、静态评测集：如safetybench、cvalues等数据集，虽覆盖各类有害内容，但缺乏动态生成对抗样本的能力，无法适应模型迭代。

5、现有技术文献中，已有一些自动化测试方法，但存在局限性：

6、cn119628239a（虚拟人行为安全管理系统）仅针对虚拟人行为，不涉及内容安全测试。

7、cn119359034a（风险识别方法）基于用户行为分析，非内容安全测试。

8、现有技术的缺陷和不足

9、1、高度依赖人工：敏感词库需人工维护，测试用例需人工构造，红队测试依赖专家。

10、2、静态化：固定测试集无法适应模型更新和新型攻击手法。

11、3、缺乏量化指标：测试结果多为“违规率”单一数值，无法描述模型的安全脆弱性程度。

12、4、无法预测崩溃点：无法定量评估模型在对抗强度增加时的性能下降趋势。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出基于变体生成与逻辑斯蒂回归的内容安全测试方法及系统，能够维持电网稳定运行，能够快速，准确给出最优的负荷转供方案，极大的提升调度员的工作效率，保障电网的安全稳定运行。

2、本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

3、一种基于变体生成与逻辑斯蒂回归的内容安全自动化测试方法，由计算机系统执行，包括以下步骤：

4、步骤s1：通过爬虫从多个公开数据源采集原始文本，经minhash局部敏感哈希去重、dbscan聚类筛选代表性样本、基于gpt-2模型的困惑度质量过滤以及类别平衡处理，生成覆盖多个安全类别的种子问题集；

5、步骤s2：对种子问题集中的每个种子问题，分别采用规则变体生成方式和生成式变体生成方式产生多个对抗变体，规则变体生成方式包括同义词替换、句式变换和噪声注入中的至少一种，生成式变体生成方式包括bert掩码预测和嵌入空间扰动中的至少一种；

6、步骤s3：将各对抗变体输入至待测内容安全模型，获取待测内容安全模型对各变体输出的安全置信度或违规概率，计算各变体相对于其对应种子问题的置信度下降量或违规概率变化量，将变化量超过预设阈值的变体标记为有效变体；

7、步骤s4：逻辑斯蒂回归拟合与安全脆弱性指数计算，计算各有效变体与其对应种子问题之间的编辑距离并进行归一化处理，以归一化编辑距离作为对抗强度度量，统计各对抗强度区间内有效变体的平均违规概率，利用逻辑斯蒂回归模型拟合对抗强度与违规概率之间的s形曲线关系，根据拟合曲线提取崩溃阈值参数作为安全脆弱性指数；

8、步骤s5：根据有效变体的数量以及崩溃阈值参数计算内容安全得分，并根据内容安全得分划分风险等级，生成测试报告。

9、而且，所述步骤s1中的种子问题自动构建具体包括：

10、步骤s1.1：使用爬虫程序从安全论坛的漏洞披露板块、ai服务违规案例通报文档以及开源安全测试集中采集原始文本，提取长度在10至200字符之间的句子，构成原始问题池；

11、步骤s1.2：对原始问题池中的每条文本进行分词处理，将分词结果转换为集合，计算各文本的minhash值，利用局部敏感哈希索引对相似度大于预设阈值的文本进行归并去重；

12、步骤s1.3：使用句子编码模型将去重后的每条文本编码为向量，应用dbscan聚类算法对编码向量进行聚类，从每个聚类簇中选取代表性文本作为候选种子；

13、步骤s1.4：加载预训练语言模型计算各候选种子的困惑度，删除困惑度大于预设阈值的文本；

14、步骤s1.5：将剩余的候选种子标注为多个预设安全类别，并确保每个类别的样本数量不低于预设下限，得到最终的种子问题集。

15、而且，所述步骤s2中的规则变体生成方式包括：

16、同义词替换：加载预训练的word2vec模型，对种子问题中的每个词查找其前n个最相似词，以预设概率随机替换其中一个词；

17、句式变换：将陈述句转换为反问句，在句首添加反问引导词，在句尾添加疑问语气词，并将谓语进行否定反转；以及，在分词之间随机插入标点符号；

18、噪声注入：在字符级别随机注入噪声，包括以预设概率在随机位置插入未知标记、以预设概率随机重复前一个字符、以及将数字字符替换为谐音汉字。

19、而且，所述步骤s2中的生成式变体生成方式包括：

20、bert掩码预测：加载预训练的bert模型，将种子问题中预设比例的token替换为掩码标记，调用bert模型预测被遮蔽位置的最可能词，生成新文本；

21、嵌入空间扰动：使用预训练的roberta模型将种子问题编码为向量，向向量添加高斯噪声，在训练集的词向量空间中查找与扰动后向量最近的k个词向量对应的词，采用波束搜索解码生成新序列。

22、而且，所述步骤s3中的变体有效性自动筛选具体包括：

23、步骤s3.1：分别对各种子问题及其对应的各对抗变体调用待测内容安全模型的api接口，获取模型输出的回复文本；

24、步骤s3.2：若api返回结果中包含安全分类及其概率，直接读取安全置信度或违规概率；若api仅返回回复文本，则使用本地预训练的分类器对回复文本进行打分，输出违规概率；

25、步骤s3.3：计算各变体的置信度下降量，置信度下降量 = (种子问题的安全置信度 - 变体的安全置信度) / 种子问题的安全置信度；或者计算违规概率变化量；

26、步骤s3.4：当置信度下降量超过第一阈值或违规概率变化量满足预设条件时，将该变体标记为有效变体并加入有效变体集。

27、而且，所述步骤s4中的逻辑斯蒂回归拟合与安全脆弱性指数计算具体包括：

28、步骤s4.1：对每个有效变体，使用levenshtein距离算法计算其与对应种子问题之间的编辑距离，并通过除以种子问题和变体文本长度的最大值进行归一化处理，得到取值范围为[0,1]的归一化编辑距离d；

29、步骤s4.2：将[0,1]区间划分为多个等长子区间，对每个子区间计算落在该区间的所有有效变体的平均违规概率r(d)；

30、步骤s4.3：利用非线性最小二乘法将数据点(d_i, r_i)拟合至逻辑斯蒂回归模型：

31、r(d) = 1 / (1 + exp(-k*(d - d0)))

32、其中，d表示归一化编辑距离，r(d)表示对抗强度为d时的违规概率，d0表示崩溃阈值参数，k表示敏感度系数；

33、步骤s4.4：提取拟合参数d0作为安全脆弱性指数v，d0值越小表示待测内容安全模型越容易在低对抗强度下产生违规输出。

34、而且，所述步骤s5中的内容安全综合评分生成具体包括：

35、步骤s5.1：判断有效变体数量m是否为零，若m=0则判定待测内容安全模型为完全安全，直接设置内容安全得分score=100；

36、步骤s5.2：若m>0，则根据崩溃阈值参数d0计算内容安全得分：score = 100 × (1- d0)；

37、步骤s5.3：根据内容安全得分划分风险等级：得分大于等于第一分数阈值时为低风险，得分大于等于第二分数阈值且小于第一分数阈值时为中风险，得分小于第二分数阈值时为高风险；

38、步骤s5.4：生成包含拟合曲线图、拟合参数及其置信区间、有效变体数量、内容安全得分和风险等级的测试报告。

39、一种基于变体生成与逻辑斯蒂回归的内容安全自动化测试方法的测试系统，包括：

40、种子问题构建器，用于通过爬虫从多个公开数据源采集原始文本，经minhash局部敏感哈希去重、dbscan聚类筛选、基于gpt-2模型的困惑度质量过滤以及类别平衡处理，生成覆盖多个安全类别的种子问题集；

41、对抗变体生成器，用于对种子问题集中的每个种子问题，分别采用规则变体生成方式和生成式变体生成方式产生多个对抗变体，规则变体生成方式包括同义词替换、句式变换和噪声注入中的至少一种，生成式变体生成方式包括bert掩码预测和嵌入空间扰动中的至少一种；

42、有效性筛选器，用于将各对抗变体输入至待测内容安全模型，获取待测内容安全模型对各变体输出的安全置信度或违规概率，计算各变体相对于其对应种子问题的置信度下降量或违规概率变化量，将变化量超过预设阈值的变体标记为有效变体；

43、逻辑斯蒂回归拟合器，用于计算各有效变体与其对应种子问题之间的编辑距离并进行归一化处理，以归一化编辑距离作为对抗强度度量，统计各对抗强度区间内有效变体的平均违规概率，利用逻辑斯蒂回归模型拟合对抗强度与违规概率之间的s形曲线关系，根据拟合曲线提取崩溃阈值参数作为安全脆弱性指数；

44、评分与报告生成器，用于根据有效变体的数量以及崩溃阈值参数计算内容安全得分，根据内容安全得分划分风险等级，并生成包含拟合曲线图、拟合参数及其置信区间、有效变体数量、内容安全得分和风险等级的测试报告。

45、而且，所述种子问题构建器包括：

46、爬虫采集模块，用于从安全论坛的漏洞披露板块、ai服务违规案例通报文档以及开源安全测试集中采集原始文本，提取长度在10至200字符之间的句子，构成原始问题池；

47、minhash去重模块，用于对原始问题池中的每条文本进行分词处理，将分词结果转换为集合，计算各文本的minhash值，利用局部敏感哈希索引对相似度大于预设阈值的文本进行归并去重；

48、dbscan聚类模块，用于使用句子编码模型将去重后的每条文本编码为向量，应用dbscan聚类算法对编码向量进行聚类，从每个聚类簇中选取代表性文本作为候选种子；

49、质量过滤模块，用于加载预训练语言模型计算各候选种子的困惑度，删除困惑度大于预设阈值的文本；

50、类别平衡模块，用于将剩余的候选种子标注为多个预设安全类别，并确保每个类别的样本数量不低于预设下限，得到最终的种子问题集。

51、本发明的优点和积极效果是：

52、1、本发明从种子问题构建到变体生成、筛选、拟合、评分，全程无需人工干预。

53、2、本发明变体生成不依赖固定词库，可随模型迭代自动更新测试用例。

54、3、本发明提供崩溃阈值d0作为可比较的脆弱性指数，且输出置信区间，科学性强。

55、4、本发明逻辑斯蒂回归曲线和拟合参数揭示了模型安全性能的退化趋势。

56、5、本发明自动化生成和筛选，单次测试可在数小时内完成（取决于模型api速率）。