AI生成测试用例的权限控制框架设计与实施

生成内容越权风险 AI可能基于训练数据生成超出测试人员权限范围的用例，如涉及高敏感生产环境配置的测试步骤（如数据库直接写入操作）。需建立用例敏感度分级机制，对含高危操作的用例自动标记并限制可见范围。

数据边界穿透问题 测试用例生成过程中，AI可能读取非授权数据域（如未脱敏的用户隐私数据）。需实现动态数据沙箱，在模型输入层隔离测试数据与生产数据，并设置字段级访问白名单。

操作链式渗透漏洞 通过Prompt链式调用（如"生成登录测试→衍生权限提升测试"）可能绕过单点权限校验。应部署意图识别拦截器，实时分析用例生成逻辑链中的异常权限跃迁行为。

需求锚定 梳理业务场景权限敏感点（如支付系统的金额修改、医疗系统的患者数据访问），定义高危操作清单和豁免场景

工具链配置

• 在AI平台启用细粒度权限策略（如Apifox的租户隔离配置）

• 集成Keycloak等IAM系统同步组织架构

• 配置测试数据脱敏管道（如Faker.js数据替换规则）

测试用例设计规范

功能：用户权限变更测试 场景：管理员添加用户角色 若 当前用户角色=系统管理员 当 在用户管理页选择"技术部-测试经理" 且 点击"授权"按钮 则 显示"授权成功"提示 且 审计日志记录操作详情 <- 权限标签：#角色变更 #高危操作

▲ 用例需显式声明权限前提，并标记操作风险等级

持续监控改进

• 建立权限测试专项用例库，覆盖： ✓ 垂直越权（普通用户执行管理员操作） ✓ 水平越权（用户A访问用户B数据） ✓ 上下文权限逃逸（从低风险环境跳转高危环境）

• 每月执行权限漏洞攻防演练

闭环验证 通过AI生成权限矩阵自检报告，自动验证：

• 生成用例所需权限 ≤ 执行者权限

• 数据引用范围 ⊆ 授权数据集

• 操作指令 ∩ 高危命令集 = ∅

风险拦截率提升：阻止越权用例生成217次/月，包含：

• 模拟信用卡额度超限调整（拦截率100%）

• 客户隐私数据直接导出（拦截率92%）

效率平衡：审批流程平均耗时从6小时降至1.5小时，因采用：

• 预审规则引擎自动通过率68%

• 高风险用例智能聚合批量审核

审计合规：满足GDPR和《个人金融信息保护技术规范》要求，审计日志字段完整率达100%

智能权限预测：基于历史数据训练模型，预判新功能测试的权限风险等级

跨链路权限追踪：实现“需求-用例-缺陷”全链权限一致性校验

零信任架构集成：每次用例生成均需动态验证设备、环境、行为三重因子