【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及模型测试领域，更具体地涉及一种基于人工智能大模型的测试系统。
技术介绍
1、人工智能大模型（ai大模型）是一种具备大规模参数和复杂结构的机器学习模型，能够在多个任务中展示出卓越的表现。它们通常基于深度学习架构，尤其是神经网络，并经过大量数据的训练，从而能够处理和理解复杂的模式和关系。
2、大模型通常需要处理大量的敏感数据，如用户信息、医疗记录、金融数据等，对大模型进行安全测试可以确保模型在处理这些数据时不会泄露用户隐私，防止数据被非授权访问或滥用，且恶意攻击者可能会试图通过输入特定的数据或修改模型输入来干扰模型的正常运行，如注入恶意代码、对抗式样本攻击等。安全测试可以识别和缓解这些攻击，提高模型的抗干扰能力。
3、现有的大模型安全测试通常是对每个测试的具体目标进行测试，测试其存在的漏洞及数据完整性的安全性，并进行综合评估得到大模型的安全性，但是人工智能大模型通常会面临数据迁移的情况，使用以往的测试方法会导致评估参数不再具有代表性，加大模型的风险性，且测试出的结果不准确，降低信息安全性。
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【技术保护点】
1.一种基于人工智能大模型的测试系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据迁移评估模块、数据迁移模块、安全测试模块、安全评估模块以及处理模块，模块之间通过信号连接，各模块之间数据化处理步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大模型的测试系统，其特征在于：所述网络稳定性计算步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大模型的测试系统，其特征在于：所述通过系统化的测试来评估和计算恢复能力系数步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大模型的测试系统，其特征在于：所述根据数据可迁移指数对数据迁移进行判断步骤为，将数...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能大模型的测试系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据迁移评估模块、数据迁移模块、安全测试模块、安全评估模块以及处理模块，模块之间通过信号连接，各模块之间数据化处理步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大模型的测试系统，其特征在于：所述网络稳定性计算步骤为：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大模型的测试系统，其特征在于：所述通过系统化的测试来评估和计算恢复能力系数步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大模型的测试系统，其特征在于：所述根据数据可迁移指数对数据迁移进行判断步骤为，将数据可迁移指数与预设阈值进行对比，若数据可迁移指数小于预设阈值，判定当前数据迁移风险大，则不进行数据迁移，若数据可迁移指数大于预设阈值，...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒲蕴杰，马梦皎，马文艳，王占磊，
申请(专利权)人：甘肃根目录网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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