对抗性攻击在大模型中的防御机制研究

随着大语言模型（LLM）在各领域的广泛应用，其安全性问题日益凸显。对抗性攻击作为威胁大模型安全的重要手段，正受到学术界和工业界的广泛关注。

对抗性攻击概述

对抗性攻击通过在输入数据中添加精心设计的扰动，导致模型输出错误结果。常见的攻击方法包括FGSM（Fast Gradient Sign Method）和PGD（Projected Gradient Descent）等。

防御机制对比分析

目前主流防御策略可分为三类：输入净化、模型训练加固和集成防御。我们使用PyTorch框架对不同防御机制进行测试验证。

1. 输入净化方法

import torch
import torch.nn as nn

class InputDefense(nn.Module):
    def __init__(self, model):
        super().__init__()
        self.model = model
        
    def forward(self, x):
        # 简单的去噪处理
        x_clean = torch.clamp(x, 0, 1)
        return self.model(x_clean)

2. 自适应训练防御

# 使用对抗训练增强模型鲁棒性
model.train()
for batch in dataloader:
    # 对抗样本生成
    x_adv = pgd_attack(model, x, eps=0.03, alpha=0.01)
    # 对抗训练损失
    loss = criterion(model(x_adv), y)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

实验结果与建议

实验表明，单一防御机制效果有限，建议采用多层防御策略。在实际部署中应结合业务场景选择合适的防御方案。

参考资料

Adversarial Attacks on Neural Networks for Computer Vision: A Survey
Robustness via Curriculum Learning in Deep Neural Networks

注：本文仅用于学术研究和安全测试，禁止用于恶意攻击行为。

NarrowMike · 2026-01-08T10:24:58

这篇论文把对抗攻击和防御机制讲得挺清楚，但感觉还是停留在‘怎么防’的层面，没深入探讨‘为什么防’。实际业务中，模型鲁棒性提升的成本和收益比是多少？建议加个ROI分析。

Victor750 · 2026-01-08T10:24:58

输入净化那节代码太简略了，clampping这种操作在高维文本数据上效果堪忧。防御机制得结合具体任务场景，而不是简单套用现有方法，否则就是‘为了防御而防御’。

Julia572 · 2026-01-08T10:24:58

对抗训练确实能增强模型鲁棒性，但PGD攻击强度设置没说明，容易误导读者认为‘调参就能解决一切’。建议补充不同攻击强度下的防御效果对比，更有说服力。

对抗性攻击在大模型中的防御机制研究