深度学习模型安全测试案例
案例背景
针对大语言模型的对抗样本攻击，我们设计了针对性的防御测试方案。通过生成特定类型的对抗样本，验证模型在实际应用中的鲁棒性。
测试环境配置
- 模型：BERT-base-cased
- 数据集：GLUE-SST2
- 攻击方法：Fast Gradient Sign Method (FGSM)
具体测试步骤
- 准备基础模型和数据集
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-cased')
model.eval()
- 实现FGSM攻击
import torch.nn.functional as F
def fgsm_attack(image, epsilon, data_grad):
sign_grad = data_grad.sign()
perturbed_image = image + epsilon * sign_grad
perturbed_image = torch.clamp(perturbed_image, 0, 1)
return perturbed_image
- 执行攻击并记录效果
# 设置epsilon值为0.01
epsilon = 0.01
# 前向传播计算梯度
output = model(input_ids, labels=labels)
ground_truth = output.logits
loss = F.cross_entropy(ground_truth, labels)
loss.backward()
# 应用FGSM攻击
perturbed_data = fgsm_attack(input_ids, epsilon, input_ids.grad)
实验数据结果
- 原始准确率：89.2%
- 对抗样本攻击后准确率：35.7%
- 攻击成功率：60.3%
该测试验证了模型在面对简单对抗攻击时的脆弱性，为后续防御机制设计提供基准数据。
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