大模型安全防护：从模型压缩到对抗攻击的防御体系

大模型安全防护：从模型压缩到对抗攻击的防御体系

最近在部署大模型系统时，踩了不少坑，分享一下关于大模型安全防护的实际经验。

模型压缩阶段的安全考量

我们最初只关注了模型大小优化，忽略了压缩过程中的安全漏洞。通过添加梯度裁剪和权重正则化，有效防止了模型被逆向工程。

import torch
import torch.nn.utils.prune as prune

def safe_prune(model, pruning_rate=0.3):
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, torch.nn.Linear):
            prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=pruning_rate)
            prune.remove(module, 'weight')

对抗攻击防御机制

部署中发现模型容易受到对抗样本攻击。采用对抗训练和输入验证双重防护：

# 对抗训练示例
for epoch in range(epochs):
    for batch in dataloader:
        # 原始loss
        loss1 = criterion(model(batch))
        # 对抗扰动
        perturbed_batch = pgd_attack(batch, model, epsilon=0.03)
        loss2 = criterion(model(perturbed_batch))
        total_loss = (loss1 + loss2) / 2

系统级防护建议

1. 模型版本控制和完整性校验
2. API访问频率限制
3. 异常行为监控和告警机制

这些实践经验证明，大模型安全防护需要从架构层面系统考虑，而非简单堆砌技术方案。