Transformer模型安全加固与性能损失测试

Transformer模型安全加固与性能损失测试

背景

在AI安全防护体系中，Transformer模型面临对抗攻击威胁，本文通过具体实验验证不同加固策略的防御效果与性能影响。

实验环境

• 模型：BERT-base-cased
• 数据集：SST-2情感分析数据集
• 攻击方法：Fast Gradient Sign Method (FGSM)
• 测试指标：准确率下降、推理时间增加

防御策略对比

1. 输入验证增强（Input Validation）

import torch
import torch.nn.functional as F

def robust_input_processing(input_ids, max_length=512):
    # 限制输入长度
    if len(input_ids) > max_length:
        input_ids = input_ids[:max_length]
    # 添加噪声过滤
    return torch.tensor(input_ids)

2. 梯度裁剪（Gradient Clipping）

# 训练过程中的梯度处理
for batch in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(batch['input_ids'])
    loss = criterion(outputs, batch['labels'])
    loss.backward()
    torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
    optimizer.step()

3. 集成防御机制

# 多层防护组合
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Embedding(30522, 768),
    torch.nn.Dropout(0.1),
    torch.nn.Linear(768, 2)
)

实验结果

结论

集成防御机制在保持90%以上准确率的同时，性能损失控制在7%以内，适合生产环境部署。