大模型安全防护系统部署环境配置指南 环境准备 基础环境要求 Ubuntu 20.04 LTS 或更高版本 Python 3.8 3.10 CUDA 11.8 + cuDNN 8.9 至少 32GB 显存（推荐 48GB） 部署步骤 1. 系...

基于机器学习的大模型安全检测算法实验 实验背景 针对大模型面临的对抗样本攻击，我们设计了一种基于机器学习的安全检测算法。该方法通过训练异常检测模型来识别潜在的恶意输入。 实验设计 我们采用Isolation Forest算法构建检测模型，使...

LLM对抗攻击防御体系的可靠性分析 背景 在大语言模型（LLM）广泛应用的今天，对抗攻击已成为安全防护的重点。本文基于实际实验数据，评估当前主流防御机制的有效性。 实验设计 我们构建了包含1000个样本的数据集，在GPT 3.5 Turbo...

大模型输出内容安全过滤器构建思路 核心思路 构建大模型输出内容安全过滤器的核心在于建立多层防护机制，通过规则引擎+机器学习模型的组合方式实现。 防御策略 1. 关键词黑名单过滤 ：维护敏感词库，包括但不限于政治敏感词、暴力恐怖词汇等 2. ...

LLM模型训练阶段的安全风险识别 在大模型训练过程中，攻击者可通过多种方式对模型进行恶意输入，从而影响模型性能甚至造成安全漏洞。本文将通过具体实验验证训练阶段常见的几种安全风险。 1. 数据投毒攻击防护 训练数据质量直接影响模型效果，攻击者...

大模型安全检测工具使用经验总结 作为安全工程师，在实际工作中频繁接触大模型安全防护，现将常用检测工具的实战经验进行总结。 1. 对抗样本检测工具 DeepSight 通过部署DeepSight进行实时监控，设置以下阈值： 输入文本相似度阈值...

基于规则引擎的大模型输入过滤系统 系统架构 本系统采用规则引擎+白名单过滤的双重防护机制，通过正则表达式、关键词匹配和行为分析三重过滤层。 核心规则配置 python 规则引擎配置文件 rules.json { "input filters...

大模型输入验证机制在实际应用中的表现 背景与挑战 在大模型部署过程中，输入验证机制是第一道安全防线。本文通过构建对抗样本测试集，评估了现有输入验证策略的有效性。 防御策略实施 我们采用多层输入验证机制： 1. 长度限制验证 python i...

LLM对抗攻击防御机制的稳定性测试 测试背景 针对大语言模型的对抗攻击防护机制进行稳定性验证，通过系统性测试确保防御策略在不同攻击场景下的有效性。 防御策略实施 采用多层防御机制： 1. 输入长度限制（max length=512） 2. ...

大模型输出内容合规性检查方法研究 现状分析 在大模型应用中，输出内容的合规性检查是安全防护的核心环节。通过对1000条实际输出样本的分析发现，约35%的输出存在潜在合规风险，主要集中在敏感信息泄露、不当言论和违规内容三个方面。 防御策略 1...