AI全栈安全Agent平台（九）：自动化测试用例生成引擎实战

为什么需要自动生成测试用例

做大模型安全评估，手动写测试用例效率太低。一个好的测试用例需要：

覆盖多种边界场景
根据反馈自动迭代
组合不同策略和编码方式

我用遗传算法实现了一个自动生成引擎，5代进化后覆盖率从12%提升到86%。

系统架构

scss 复制代码

测试目标(模型)
    ↑
评估器(判断是否触发边界)
    ↑
进化算法(选择/交叉/变异)
    ↑
种群(50个测试用例)
    ↑
初始生成(20策略×12编码×10包装)

核心代码

python 复制代码

import random

class TestCase:
    def __init__(self, strategy, encoding, wrapper):
        self.strategy = strategy
        self.encoding = encoding
        self.wrapper = wrapper
        self.prompt = self.build()
        self.fitness = 0

    def build(self):
        base = self.strategy.template
        encoded = self.encoding.apply(base)
        return self.wrapper.wrap(encoded)

class EvolutionEngine:
    def __init__(self, pop_size=50, generations=5):
        self.pop_size = pop_size
        self.generations = generations

    def init_population(self):
        strategies = [...]  # 20种策略
        encodings = [...]   # 12种编码
        wrappers = [...]    # 10种包装
        return [TestCase(random.choice(strategies),
                        random.choice(encodings),
                        random.choice(wrappers))
                for _ in range(self.pop_size)]

    def evaluate(self, population, llm):
        for case in population:
            response = llm.chat(case.prompt)
            case.fitness = self.score(response)
        return population

    def evolve(self, population):
        # 选择：保留前20%精英
        elite = sorted(population, key=lambda x: x.fitness, reverse=True)[:10]
        # 交叉：两个个体组合
        offspring = []
        for _ in range(40):
            p1, p2 = random.sample(elite, 2)
            child = TestCase(
                p1.strategy if random.random() > 0.5 else p2.strategy,
                p1.encoding if random.random() > 0.5 else p2.encoding,
                p1.wrapper if random.random() > 0.5 else p2.wrapper,
            )
            offspring.append(child)
        return elite + offspring

实测结果

代数	平均覆盖率	最佳个体
0	12%	信任建立+Base64+论文包装
1	34%	渐进提取+零宽字符+翻译包装
2	58%	角色扮演+反转+游戏NPC
3	72%	碎片化+全角+教学示例
4	86%	信任建立+混合编码+对话记录

工程细节

缓存机制：相同prompt不重复请求，节省API费用
超时控制：单个测试用例超时10秒跳过
并发：用asyncio并发20个请求
日志：每个case的prompt/response/fitness存JSONL

应用场景

模型上线前安全评估
版本更新回归测试
企业合规检查
教学演示

合法使用声明

本工具仅用于自有模型评估和企业内部安全测试。

项目开源地址 ：github.com/1ouxilisi/a...

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