AI模型防御体系中的输入过滤策略实验

AI模型防御体系中的输入过滤策略实验

实验背景

在AI模型安全防护中，输入过滤是第一道防线。本次实验针对文本分类模型，测试不同输入过滤策略的有效性。

实验环境

• 模型：BERT-base-cased文本分类模型
• 数据集：IMDB电影评论数据集
• 测试样本：500条恶意注入样本

防御策略对比

1. 基础过滤（Base）

import re
def basic_filter(text):
    # 移除特殊字符和数字
    return re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', text)

2. 高级过滤（Advanced）

import re
from collections import Counter

def advanced_filter(text):
    # 移除超过3个连续相同字符
    text = re.sub(r'(.)\1{3,}', '', text)
    # 过滤常见恶意模式
    malicious_patterns = [r'\b(admin|root|password)\b', r'<script>.*?</script>']
    for pattern in malicious_patterns:
        text = re.sub(pattern, '', text, flags=re.IGNORECASE)
    return text

实验结果

复现步骤

1. 下载IMDB数据集并预处理
2. 构建BERT模型进行训练
3. 生成500条对抗样本用于测试
4. 分别应用三种过滤策略进行测试
5. 记录准确率和误报率

实验结论

高级过滤策略在保持高准确率的同时，有效降低了漏检率，建议在实际部署中优先采用。