网络安全大模型测试指标体系设计思路

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前言

设计网络安全垂域大模型的测试指标体系是一个系统工程，需要深度融合网络安全专业知识和大模型评估技术。指标体系应分层覆盖知识、应用、高阶思维、风险控制、效率等多个维度，并特别强调对抗鲁棒性、事实准确性和伦理安全性。

测试方法必须结合精心构建的领域数据集、自动化指标计算和核心的人工专家深度评估，尤其重视对抗性测试和复杂场景演练。持续迭代更新指标和测试集是保证评估有效性的关键。

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一、指标体系建立方法论

1、目标导向

明确测试的核心目标（例如：评估模型作为安全分析师助手的能力、自动化威胁检测能力、漏洞研究辅助能力、安全意识培训能力等）。

2、领域覆盖

全面覆盖网络安全的核心子领域（威胁情报、漏洞分析、恶意软件分析、网络流量分析、事件响应、安全配置、密码学、合规性、社会工程学防御等）。

3、能力分层

基础能力：对网络安全基础知识的掌握、理解和回忆能力。

应用能力：应用知识解决具体安全问题的能力（分析、推理、诊断、建议）。

高阶能力：创新性思维（如新型攻击模式推测）、复杂场景处理（多阶段攻击分析）、决策支持。

风险控制能力：对抗鲁棒性（抵抗越狱、提示注入）、事实准确性（减少幻觉）、伦理安全性（不生成有害建议或工具）。

4、参考标准

通用大模型评估基准（如HELM, MMLU, BIG-Bench）。

网络安全知识和技能框架（如NICE Framework, MITRE ATT&CK, CISSP Domains, OWASP Top 10）。

现有AI安全评估标准（如 NIST AI RMF, MITRE ATLAS）。

5、可衡量性

指标需尽量量化（准确率、召回率、F1值、BLEU/ROUGE等）或可清晰定性评估（专家评分）。

6、可操作性

测试用例和数据集需要可获取或可构建，评估流程需可执行。

二、指标体系内容(核心维度与具体指标)

将指标体系分为几个核心维度，每个维度包含关键指标：

1、 核心知识与理解能力