大语言模型（LLM）的安全性是AI应用部署中的核心挑战，传统的安全工具难以应对基于语义和上下文的攻击。越狱攻击、多模态攻击等新型威胁，通过精心设计的提示词绕过模型的安全护栏，可能导致敏感信息泄露或有害内容生成。为应对这一挑战，自动化安全测试工具应运而生，其原理是模拟攻击者行为，系统性地探测模型防御体系的薄弱环节。这类工具的技术价值在于将安全测试从手动、零散的方式转变为可集成到CI/CD流程的工程化

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