在大型语言模型（LLM）快速发展的当下，确保模型的安全性和可靠性已成为关键挑战。Garak 作为 NVIDIA 开源的 LLM 漏洞扫描工具，提供了一种插件化的框架，用于红队测试（red-teaming），即模拟攻击以暴露模型弱点。本文聚焦于如何通过自定义插件扩展 garak，实现模块化红队测试管道，特别是探测器（detector）的链式连接、风险评分机制，以及与生产推理管道的集成，针对幻觉（hallucination）问题进行深入探测。这不仅仅是理论探讨，还将提供可落地的参数配置和检查清单，帮助工程团队快速上手。
Garak 的核心架构基于插件系统，包括探测器（probes，用于生成交互）、生成器（generators，用于加载 LLM）、探测器（detectors，用于评估失败模式）和评估器（evaluators，用于报告）。这种设计允许用户继承基类（如 garak.detectors.base.Detector）来开发自定义插件，从而构建灵活的测试流程。对于幻觉探测，传统方法往往局限于单一探测器，如检查输出是否包含虚假事实，但通过链式连接多个探测器，可以模拟更复杂的攻击场景，提高检测的全面性。
首先，理解探测器链式的实现原理。Garak 的 probewise harness 默认会为每个 probe 运行其推荐的 detectors，但自定义插件可以扩展这一机制。通过在自定义 harness 中定义 detector_chain 属性，用户可以串联多个 detectors。例如，第一个 detector 检查输出是否偏离事实（基于知识库比较），第二个评估置信度分数是否异常（使用内部一致性指标），第三个则量化风险级别。如果前一 detector 触发，后续 detector 仅在特定条件下激活，形成条件链。这类似于流水线处理，避免了孤立的评估，提高了幻觉探测的准确率。
证据显示，这种链式方法在实际测试中效果显著。以 garak 的 snowball probe 为例，它设计用于雪球式幻觉诱导：从简单问题逐步复杂化，观察模型何时开始编造信息。集成自定义链式 detector 时，我们可以先用一个事实检查 detector（继承自 garak.detectors.base.Detector，覆盖 check() 方法返回二元结果），然后链上风险评估 detector（计算分数，如 0-1 间的幻觉概率）。在 GitHub 仓库的示例中，类似 lmrc 模块的实现展示了如何通过 recommended_detectors 列表实现初步链式，但自定义扩展允许动态配置阈值，例如第一个 detector 的置信阈值设为 0.8，若低于则触发第二个 detector 的深度分析。
接下来，引入风险评分机制，进一步量化链式输出的严重性。Garak 原生支持基本评估，但自定义插件可以添加加权评分系统。例如，定义一个 RiskScorer 类，继承自 evaluator 基类，在链式 detector 后聚合分数：幻觉类型（事实错误、逻辑不一致）各赋权重（如 0.6 和 0.4），总分超过 0.7 标记为高风险。参数配置上，建议使用 YAML 文件定义链式规则，例如：
detector_chain:
- name: fact_check
threshold: 0.8
weight: 0.6
- name: consistency
threshold: 0.7
weight: 0.4
risk_threshold: 0.7
这种配置确保评分的可解释性和可调性。在生产环境中，风险分数可作为 API 网关的过滤依据，若分数高于阈值，则拒绝输出或触发人工审核。
将扩展的 garak 管道集成到生产推理流程中，需要考虑低延迟和可扩展性。对于幻觉探测，推荐在推理管道的输出阶段嵌入 garak 的子模块：使用 LiteLLM 或 Hugging Face 的生成器加载生产模型，然后异步运行自定义 probe（如针对特定领域的 hallucination_probe，生成 5-10 个变体提示）。集成参数包括：batch_size=10（平衡速度与覆盖率）、max_new_tokens=512（限制生成长度避免资源耗尽）、timeout=30s（防止挂起）。在 Kubernetes 部署中，将 garak 作为 sidecar 容器运行，通过 gRPC 接口与主推理服务通信，实现实时探测。
落地检查清单如下，确保集成顺利：
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插件开发验证：继承基类后，使用 test.Blank generator 测试自定义 detector，确保 check() 方法返回预期（pass/fail）。运行命令：python -m garak --model_type test.Blank --probes test.Blank --detectors your_module.YourDetector。
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链式配置测试：在本地模拟生产负载，验证链式触发逻辑。设置日志级别为 DEBUG，检查 garak.log 中是否正确记录每个 detector 的激活。
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风险评分校准：使用已知幻觉数据集（如 TruthfulQA）基准测试，调整权重直到假阳性率 <5%。目标：高风险召回率 >90%。
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生产集成监控：部署后，监控指标包括探测延迟（<1s/请求）、资源使用（CPU <20% 额外开销）和命中率。使用 Prometheus 采集风险分数分布，回滚阈值若异常。
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安全边界：限制 probe 数量至 3-5 个，避免 DoS 风险；定期更新 garak（pip install -U garak）以修复已知漏洞。
通过这些实践，团队可以构建一个鲁棒的红队测试管道，不仅暴露幻觉风险，还提供量化洞察。Garak 的插件化设计降低了扩展门槛，但需注意自定义代码的单元测试覆盖率 >80%，以防引入新弱点。未来，随着 LLM 规模增长，这种模块化方法将助力更安全的 AI 部署。
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