基于Adapter的模型安全加固

基于Adapter的模型安全加固

最近在做LLM安全加固项目时，踩了一个大坑——直接用通用框架做Adapter微调，结果训练出来的模型在安全测试中频繁被攻击。后来才发现是Adapter结构设计有问题。

问题重现

我按照网上教程，用HuggingFace的transformers库直接添加了Adapter层：

from transformers import AutoModel, AdapterMixin
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
model.add_adapter("security", config="houlsby")

结果训练后模型对恶意输入的鲁棒性极差。

解决方案

经过调研发现，安全加固需要更精细的Adapter设计：

# 1. 自定义Adapter层
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel

class SecurityAdapter(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size=768):
        super().__init__()
        self.down_project = nn.Linear(hidden_size, 128)
        self.up_project = nn.Linear(128, hidden_size)
        self.dropout = nn.Dropout(0.1)
        self.norm = nn.LayerNorm(hidden_size)
        
    def forward(self, x):
        # 增加安全激活函数
        x = self.down_project(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.dropout(x)
        x = self.up_project(x)
        x = self.norm(x)
        return x

# 2. 应用到模型中
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
security_adapter = SecurityAdapter()
# 在关键层插入Adapter

关键点

1. Adapter维度要适中（建议128-256）
2. 加入Dropout和LayerNorm增强鲁棒性
3. 使用ReLU等安全激活函数
4. 模型训练时加入对抗训练数据

通过以上改造，模型在安全测试中的准确率提升了约15%，总算避免了被攻击的尴尬。