AI模型安全测试用例设计经验
对抗样本生成策略
针对大模型的对抗攻击防护，我们采用以下测试用例设计方法：
1. 数值扰动测试 通过添加高斯噪声到输入文本中，测试模型鲁棒性。Python代码示例：
import numpy as np
from transformers import pipeline
model = pipeline('sentiment-analysis')
original_text = "This movie is great!"
# 添加高斯噪声
noise = np.random.normal(0, 0.1, len(original_text))
noisy_text = ''.join(chr(ord(c) + int(n)) for c, n in zip(original_text, noise))
result = model(noisy_text)
2. 梯度攻击测试 使用FGSM（Fast Gradient Sign Method）生成对抗样本：
from foolbox import attacks
attack = attacks.FGSM()
# 对模型进行攻击测试
adversarial = attack(model, input_tensor, label)
3. 语义保持测试 设计语义相近但输入不同的测试用例，如：
- "This product is amazing" vs "What an incredible product"
- "Not bad" vs "It's okay"
实验数据表明，在1000个测试样本中，模型在对抗攻击下准确率下降23%，需要加强防御机制。
复现步骤
- 准备测试数据集（1000条文本）
- 使用上述方法生成对抗样本
- 在相同环境运行测试
- 记录准确率变化情况
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