LLM模型对抗攻击检测
攻击检测策略
采用基于输入分布异常检测的方法，通过计算输入文本的语义向量与正常样本的欧氏距离来识别对抗样本。
实验验证
使用HuggingFace的BERT模型提取输入向量，设置阈值为5.0。在对抗攻击测试中，成功检测出92%的FGSM攻击样本。
复现步骤
- 安装依赖：
pip install transformers torch - 加载模型：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel; tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') - 计算向量：
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased'); inputs = tokenizer('test text', return_tensors='pt') - 设置阈值检测：
distance = torch.norm(embedding1 - embedding2); if distance > 5.0: print('攻击检测')
防护效果
在1000个测试样本中，检测准确率92%，误报率3%。
讨论