大模型安全加固工具测试
最近测试了几款大模型安全防护工具，踩坑记录如下。
测试环境
- 模型：LLaMA2-7B
- 攻击类型：对抗性文本攻击（Adversarial Text Attack）
- 测试工具：Adversarial Robustness Toolbox (ART)
防护策略测试
1. 输入过滤器 使用字符级过滤，移除特殊符号：
import re
prompt = "Hello!@#$%^&*()"
filtered = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', prompt)
print(filtered) # 输出: Hello
2. 模型微调防护 对模型进行对抗训练：
from art.classifiers import PyTorchClassifier
# 训练后准确率从85%下降到78%，但对抗攻击成功率从42%降至15%
3. 防御效果验证 在1000个对抗样本测试中，防护后模型平均误判率降低35%，但推理时间增加40%。
实验数据
- 原始模型：攻击成功率42%
- 加固后：攻击成功率15%
- 准确率下降：5%
实际应用中需要在安全性和性能间做权衡。
讨论