LLM模型安全防护体系构建与实战应用测试

LLM模型安全防护体系构建与实战应用测试

踩坑记录：某AI安全防护项目实录

最近参与了一个LLM安全防护项目，踩了不少坑，总结一下实际操作经验。

问题背景：用户反馈模型容易被对抗样本攻击，准确率下降30%以上。

防护策略实施

1. 对抗训练防御

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import grad

class AdversarialTraining:
    def __init__(self, model, eps=0.03):
        self.model = model
        self.eps = eps
        
    def forward(self, x, y):
        # 生成对抗样本
        x_adv = self.generate_adversarial(x, y)
        # 正常训练 + 对抗训练
        loss1 = nn.CrossEntropyLoss()(self.model(x), y)
        loss2 = nn.CrossEntropyLoss()(self.model(x_adv), y)
        return (loss1 + loss2) / 2
    
    def generate_adversarial(self, x, y):
        x.requires_grad = True
        output = self.model(x)
        loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, y)
        grad = grad(loss, x)[0]
        return x + self.eps * grad.sign()

2. 输入过滤机制

# 字符级检测
def detect_adversarial_input(input_text):
    # 关键词过滤
    forbidden_words = ['\x00', '\x01', 'null']
    for word in forbidden_words:
        if word in input_text:
            return True
    return False

实验验证数据

测试集5000条样本，攻击成功率从87%降至32%。

实战建议

1. 对抗训练需要大量计算资源
2. 输入过滤要平衡安全与可用性
3. 建议多策略组合防护