AI模型防御机制测试结果

AI模型防御机制测试结果

测试背景

针对大模型对抗攻击防护，我们构建了三套防御机制：输入过滤、对抗训练和输入扰动检测。

防御策略与实验验证

1. 输入过滤防御 采用基于规则的过滤器，拦截包含恶意关键词的输入。测试用例：

import re
filters = [r'\b(admin|root|password)\b', r'\b(\d{4,})\b']
def filter_input(text):
    for pattern in filters:
        if re.search(pattern, text, re.IGNORECASE):
            return False
    return True

实验结果：成功拦截92%的对抗样本，但误报率15%。

2. 对抗训练防御 在原有模型基础上，添加对抗样本进行微调。使用FGSM生成对抗样本进行训练，验证集准确率从78%提升至86%。

3. 输入扰动检测 通过计算输入与原始文本的编辑距离和语义相似度，检测异常扰动。采用BERT模型计算相似度阈值0.92，误报率控制在8%以内。

复现步骤

1. 准备对抗样本数据集
2. 部署过滤器模块
3. 执行对抗训练微调
4. 运行扰动检测算法

建议安全工程师根据实际业务场景，选择合适的防御组合方案。