LLM模型安全策略实施

LLM模型安全策略实施：对抗攻击防护实战

在大模型时代，AI模型面临多种对抗攻击威胁。本文通过对比实验验证几种核心防御策略的有效性。

对比实验设计

我们构建了包含5000个样本的测试集，分别对以下防御策略进行测试：

1. 输入过滤（仅保留前200字符）
2. 对抗训练（使用FGSM攻击生成对抗样本）
3. 后门检测（基于激活特征分析）

实验环境

• 模型：LLaMA-7B
• 攻击方法：FGSM攻击，ε=0.01
• 评估指标：准确率下降百分比

具体实施步骤

# 对输入过滤策略
def filter_input(text):
    return text[:200] if len(text) > 200 else text

# 对抗训练代码片段
from torch import nn
model.train()
for data, target in dataloader:
    # 生成对抗样本
    adv_data = fgsm_attack(model, data, target)
    # 对抗训练
    output = model(adv_data)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

实验结果

对抗训练在保持模型性能的同时，有效提升了模型对对抗攻击的鲁棒性。建议采用多策略组合防护方案，确保模型安全。

参考代码

完整实验代码可访问社区仓库：https://github.com/ai-security/llm-defense