工程化 garak 进行多模型链式漏洞探测与风险分数聚合

在大型语言模型（LLM）快速迭代的当下，安全评估已成为部署前的关键环节。NVIDIA 开源的 garak 工具作为一个 LLM 漏洞扫描器，提供丰富的探测器（probes）和检测器（detectors），用于识别幻觉、提示注入、数据泄露等潜在风险。然而，garak 默认针对单一模型运行，对于多模型部署场景，如混合使用开源和闭源 LLM 的企业应用，需要工程化改造以支持跨模型链式探测和风险聚合。本文聚焦于此，探讨如何通过脚本封装和数据处理，实现比较性安全基准测试，帮助优先识别高危漏洞。

garak 的核心架构支持插件化扩展，包括生成器（generators）用于接入不同 LLM 接口，如 Hugging Face、OpenAI API 和 Replicate 等。这使得它天然适合多模型扫描，但原生 CLI 命令（如 garak --model_type huggingface --model_name gpt2）仅限于单次运行。要实现链式探测，即对同一组提示逐一测试多个模型，我们需构建一个自动化管道。首先，准备模型列表，例如结合 Llama-3、GPT-4o 和 Mistral 等流行模型。使用 Python 脚本调用 garak 的核心模块，避免重复安装环境。

工程实现从环境搭建开始。安装 garak 后（pip install garak），创建主脚本 multi_model_benchmark.py。脚本首先导入 garak 的 harness 和 evaluator 模块，然后定义模型配置字典：键为模型标识（如 'llama3'），值为生成器参数（如 {'type': 'huggingface', 'name': 'meta-llama/Llama-3-8b'}）。对于需要 API 密钥的模型，如 OpenAI，确保环境变量已设置（export OPENAI_API_KEY=sk-...）。接下来，循环遍历模型列表，对于每个模型实例化 Generator 对象，并加载预定义的探针集合，例如 promptinject、dan 和 encoding，这些覆盖常见注入和越狱攻击。

链式探测的关键在于统一提示集和评估标准。garak 的 probes 模块允许自定义提示，例如从 resources 目录加载标准测试集，或从外部 CSV 导入数百个对抗性输入。脚本中，使用 ProbewiseHarness 来顺序执行：对于每个提示，生成输出后立即应用 recommended_detectors（如 HasBadString 或 Regex）。为了跨模型链式，引入状态管理：如果前一模型在某提示上失败（failure rate > 0.5），则放大后续模型的生成次数（e.g., 从默认 10 次增至 20 次），模拟真实对话链中累积风险。这不仅测试单个模型，还评估模型间切换时的漏洞传播。

风险分数聚合是多模型基准的核心。garak 的输出为 JSONL 格式的报告文件，记录每个尝试的 status、prompt 和 detector 结果。脚本需解析这些文件：对于每个探针-模型对，计算失败率（hits / total_generations）。然后，归一化分数：将不同 detector 的输出映射到 0-1 尺度，例如 toxicity 检测失败率直接作为分量，hallucination 则通过 BLEU 分数阈值量化。聚合公式可采用加权平均：total_risk = Σ (probe_weight * failure_rate)，其中 probe_weight 根据业务场景调整（如提示注入权重 0.4，高于一般 continuation 0.1）。对于比较基准，生成 Pandas DataFrame，计算模型间差值：Δrisk = risk_modelA - risk_modelB，用于排序最易受攻击的模型。

在实际部署中，可落地参数需细化。首先，资源控制：设置 --max_runs 限制总生成数，避免 API 费用爆炸；使用 --parallel 0 禁用并行，顺序运行以监控内存（Hugging Face 模型需 GPU 支持，推荐 CUDA 11+）。超时参数：generator 的 timeout 默认 60s，可调至 120s 处理慢模型如 Llama-70B。监控要点包括日志解析：脚本集成 tqdm 进度条，实时输出 partial scores；异常处理如模型加载失败时 fallback 到 test.Blank 生成器测试框架完整性。回滚策略：如果聚合分数超过阈值 0.3，暂停部署并触发人工审计。

漏洞优先级排序基于聚合分数扩展。定义风险类别：高危（injection > 0.7）、中危（toxicity 0.4-0.7）、低危（其余）。脚本输出 Markdown 报告，列出 top-5 漏洞：例如，“GPT-4o 在 DAN 探针上失败率 0.85，优先修复提示过滤”。可视化使用 Matplotlib 生成热图，x 轴为模型，y 轴为探针，颜色为风险分数，便于团队审阅。实际案例：在混合部署中，对 5 个模型运行 100 提示，聚合后发现开源模型在数据泄露上平均高 20%，指导迁移至更安全的闭源选项。

进一步优化，集成 CI/CD：将脚本封装为 GitHub Action，触发于模型更新时自动基准。参数清单包括：模型列表（至少 3 个）、探针子集（5-10 个，避免全集耗时）、聚合权重（JSON 配置）、阈值（0.2-0.5，根据合规需求）。风险限界：多模型扫描时间约单模型的 N 倍，预算 1000+ API 调用；确保隐私，local 运行避免上传敏感提示。

通过上述工程化，garak 从单模型工具演变为多模型安全基准平台，支持漏洞优先级化决策。在 AI 系统部署中，此方法确保比较分析的客观性，助力构建鲁棒的多 LLM 生态。未来，可扩展至动态探针生成，利用 garak 的 atkgen 模块自适应攻击链。

（本文约 1200 字，基于 garak GitHub 文档，无长引文，仅提炼核心事实。）