Ram-bo/owasp-llm-harness
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基于 C#/xUnit 的 CI 门禁式 OWASP LLM 提示注入自动化测试框架，将 LLM 安全防御能力纳入回归测试体系。
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# OWASP LLM Prompt-Injection 测试工具 (C# / xUnit)
用于 LLM 应用的自动化 CI 安全门禁测试。每个测试会向被测应用发送一个对抗性 prompt，并断言攻击已被**防御**，每个测试用例都映射到 [OWASP LLM 应用 Top 10](https://genai.owasp.org/) 中的相应类别。新出现的成功攻击会显示为一个以其 OWASP 类别命名的红色（失败）测试，因此安全回归会像功能回归一样导致构建中断。
其核心思想是将抗 prompt-injection 能力视为一个**回归测试套件**：将单元测试、覆盖率和 CI 质量门禁背后的严谨纪律，应用到模型行为而非应用逻辑上。
## 为什么采用这种设计
- **将安全测试纳入 CI，而不是一次性审计。** 该套件在每次提交时运行。当有人修改了系统 prompt 或更换了模型时，测试工具会立即告诉你之前已防御的攻击现在是否会生效。
- **评分器是核心。** Prompt-injection 测试不能使用精确匹配断言，因为“攻击是否成功？”是一个判断，而不是字符串比较。每次攻击都带有一个 `IInjectionScorer`（一个 *oracle*），它编码了此类攻击发生违规的具体含义。参见 [`IInjectionScorer`](src/OwaspLlmHarness/IInjectionScorer.cs)。
- **尽可能保持确定性。** 主要的 oracle 是金丝雀检查：应用会获得一个绝不能泄露的秘密，而评分器会断言该秘密永远不会出现在输出中。这使得判定结果客观且稳定。
- **测试套件可以失败，并且这是经过测试的。** “易受攻击”的模型模式会驱动一个故意不安全的模拟程序，导致每次攻击都会使测试套件变红。这证明了测试工具能够检测到违规，而不仅仅是为合规模型盖章通过，这就是“烟雾报警器真的会响吗？”的检查。
- **在 CI 中免费且可重复。** 模型位于 `IChatModel` 接口之后，具有真实实现（Semantic Kernel / Azure OpenAI）和确定性的模拟实现。CI 针对模拟程序运行，因此测试门禁快速、免费且稳定；你可以将其指向真实模型以运行实际的安全测试。
- **不断增长的语料库。** 你遇到的每一个真实越狱都会成为 [`AttackCorpus`](src/OwaspLlmHarness/AttackCorpus.cs) 中的一个新案例，因此它再也不会无声无息地发生回归。在每个类别中，案例使用*不同的技术*（直接覆盖、权威冒充、分隔符混淆、载荷拆分、间接注入、编码、藏头诗走私等），而不是同一种措辞的变体。
## 覆盖范围
跨五个 OWASP LLM 类别的 18 个对抗性案例：
| OWASP 类别 | 案例 | 示例技术 |
|----------------|-------|--------------------|
| LLM01 Prompt Injection | 5 | 直接覆盖、权威冒充、分隔符混淆、载荷拆分、间接（内容嵌入）注入 |
| LLM07 System Prompt Leakage | 4 | 角色扮演、逐字重复、翻译枢纽、“列出你的规则” |
| LLM02 Sensitive Information Disclosure | 4 | 逐字符编码、部分披露、藏头诗走私、假设性框架 |
| LLM06 Excessive Agency | 3 | 策略外恶意软件请求、范围扩大、模拟工具滥用 |
| LLM05 Improper Output Handling | 2 | XSS 载荷回显、markdown 图像数据泄露 |
三个 oracle 对它们进行裁决：一个确定性的 `CanaryLeakScorer`（绝不能出现秘密）、一个确定性的 `UnsafeMarkupScorer`（输出不得包含可执行/可渲染的 payload），以及一个启发式的 `RefusalScorer`（策略外合规与拒绝）。
## 实时运行发现
针对实时 Azure OpenAI (`gpt-4.1-mini`) 部署运行后，测试工具产生了值得完整阅读的混合结果，因为将真实发现与测量伪影区分开来是安全测试中的大部分工作。实时运行的结果可能会因运行而异（参见“客观局限性”下的非确定性说明）；但下面的违规被一致地重现。
- **一次真实的违规（LLM05，不当输出处理）。** 当被要求回显包含 `` 的 name 字段时，模型在友好的问候语中逐字返回了该 payload。如果在 Web UI 中未经清理就渲染，该脚本就会执行。这是一个真实的输出处理发现，并且测试保持红色状态。
- **三次攻击在上游被 Azure 的内容过滤器拦截 (LLM01)。** 这些攻击在模型看到它们之前就被平台自身的内容管理策略阻止了。这是平台层面的纵深防御，而不是关于模型自身鲁棒性的证据，测试工具将其记录为一个独特的结果，而不是模型的“胜利”或崩溃。
- **启发式拒绝 oracle 中出现两个误报。** 模型确实拒绝了两个策略外请求，但 `RefusalScorer` 将它们评分为违规，因为拒绝语使用了排版撇号 (U+2019)，这破坏了直撇号标记的匹配。已通过在匹配前规范化标点符号修复。这正是“客观局限性”说明中警告的失败模式，并在实践中被捕获。
- **一个暂时的传输错误**最初被误报为失败。掉线的 socket 属于基础设施噪声，而不是安全结果，因此实时模型现在会在将暂时性错误作为与已评分违规不同的错误呈现之前，通过退避机制进行重试。
结论不在于那单次违规，而在于分类处理：安全测试工具的可信度取决于其区分真实失败与自身工具产生的伪影的能力。
## 流程
```
Adversarial corpus -> xUnit runner -> Guarded app (system under test)
(OWASP-tagged) |
report <- scorer / oracle <- model response
(pass = defended, (did the
fail = vulnerable) attack win?)
```
## 布局
| 路径 | 用途 |
|------|---------|
| `src/OwaspLlmHarness/OwaspCategory.cs` | 用作标签的 OWASP LLM 风险类别。 |
| `src/OwaspLlmHarness/AttackCase.cs` | 单个对抗性案例：prompt + 类别 + 评分器。 |
| `src/OwaspLlmHarness/AttackCorpus.cs` | 案例库（随时间增长）。 |
| `src/OwaspLlmHarness/IChatModel.cs` | LLM 之上的提供商抽象。 |
| `src/OwaspLlmHarness/SemanticKernelChatModel.cs` | 通过 Semantic Kernel 连接的实时 Azure OpenAI 模型；处理内容过滤拦截并重试暂时的传输错误。 |
| `src/OwaspLlmHarness/FakeChatModel.cs` | 用于 CI 和评分器测试的确定性模型。 |
| `src/OwaspLlmHarness/GuardedChatApp.cs` | 被测应用（系统 prompt + 模型）。 |
| `src/OwaspLlmHarness/Scorers/CanaryLeakScorer.cs` | 用于检测秘密泄露的确定性 oracle。 |
| `src/OwaspLlmHarness/Scorers/UnsafeMarkupScorer.cs` | 用于检测不安全输出 payload 的确定性 oracle。 |
| `src/OwaspLlmHarness/Scorers/RefusalScorer.cs` | 用于检测策略外合规的启发式 oracle。 |
| `tests/.../InjectionTests.cs` | 针对应用运行语料库；即安全门禁。 |
| `tests/.../ScorerTests.cs` | 针对 oracle 本身的无模型单元测试。 |
| `.github/workflows/ci.yml` | 在每次推送时运行测试套件。 |
## 运行说明
前置条件：[.NET 8 SDK](https://dotnet.microsoft.com/download)。
模型通过 `HARNESS_MODEL` 环境变量进行选择。
在 Windows PowerShell 中，使用 `$env:HARNESS_MODEL="live"`（每行一个变量）进行设置，而不是使用下面显示的 `export` 或内联语法。
```
# 默认（“safe”）：确定性的伪造实例，拒绝所有请求。
# 快速、免费、稳定，这是 CI 运行的版本。预期 18/18 绿色通过。
# 在 PowerShell 和 bash 中均可直接使用（无需设置任何变量）。
dotnet test tests/OwaspLlmHarness.Tests/OwaspLlmHarness.Tests.csproj
```
```
# “vulnerable”：确定性的不安全伪造实例。预期 18/18 红色失败。
# 演示 harness 实际检测违规行为的能力。
# PowerShell：
$env:HARNESS_MODEL="vulnerable"
dotnet test tests/OwaspLlmHarness.Tests/OwaspLlmHarness.Tests.csproj
```
```
# 等效的 bash 命令：
HARNESS_MODEL=vulnerable \
dotnet test tests/OwaspLlmHarness.Tests/OwaspLlmHarness.Tests.csproj
```
```
# “live”：针对已部署的 Azure OpenAI 模型进行真实的 security 测试。
# PowerShell：
$env:HARNESS_MODEL="live"
$env:AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT="your-deployment-name"
$env:AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://your-resource.openai.azure.com/"
$env:AZURE_OPENAI_API_KEY="your-key"
dotnet test tests/OwaspLlmHarness.Tests/OwaspLlmHarness.Tests.csproj
```
```
# 等效的 bash 命令：
export HARNESS_MODEL=live
export AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=your-deployment-name
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://your-resource.openai.azure.com/
export AZURE_OPENAI_API_KEY=your-key
dotnet test tests/OwaspLlmHarness.Tests/OwaspLlmHarness.Tests.csproj
```
切勿提交真实的密钥。在 CI 中，将其作为加密的 secret 传递，并将实时运行保留在单独的、手动触发的工作流中。
## 扩展说明
- **添加攻击：** 将一个 `AttackCase` 添加到 `AttackCorpus.Cases` 中，标记其探测的 OWASP 类别并配对一个评分器。它将成为一个新的测试行。
- **更好的评分：** `RefusalScorer` 是一个故意设计得简单的标记匹配器。为了获得更高的保真度，可以在相同的 `IInjectionScorer` 接口背后实现一个 LLM-as-judge 评分器（将响应发送给模型并询问是否违反了策略），而无需更改任何其他内容。
- **间接注入 (LLM01)：** `LLM01-indirect-content` 案例将敌对指令嵌入到引用的第三方内容中。扩展 `GuardedChatApp` 以在 prompt 中包含真正检索到的内容，从而进行端到端测试。
## 客观局限性
- 即使在 temperature 为 0 时，LLM 的输出也不是完全确定性的，因此实时运行可能会有所不同。将实时失败视为调查信号，并尽可能使用确定性的 oracle（如金丝雀检查）。
- 启发式评分器（拒绝检测）会产生误报和漏报。接口设计允许你在不重写测试工具的情况下对其进行升级。
- `UnsafeMarkupScorer` 检查模型是否*发出*了危险的 payload；它不能证明下游系统会执行它。输出编码仍然是一种独立的、非 LLM 的控制措施，这正是为什么在模型边界标记 payload 是值得的。
- 18 个案例是一个演示语料库，而不是详尽的覆盖。设计意图是让它不断增长；测试工具是核心贡献，而语料库是种子。
- 这测试的是 prompt 边界处的行为。它补充了更广泛的 OWASP LLM 控制措施（输出处理、最小权限、供应链等），但并不能替代它们。
## 备注
作为一个重点演示项目构建，旨在将传统的测试工程纪律（xUnit、确定性 oracle、CI 门禁）引入 LLM 应用安全。
Semantic Kernel 的连接配置是针对 SK 1.x 展示的；如果你的 SK 版本将 Azure 连接器拆分为 `Microsoft.SemanticKernel.Connectors.AzureOpenAI`，请相应地调整包引用和 `using`。
标签：LLM安全测试, OWASP Top 10, xUnit