大模型推理过程中的模型投毒攻击防护

大模型推理过程中的模型投毒攻击防护

在大模型安全领域，模型投毒攻击是威胁系统完整性的关键风险之一。本文将从防护机制角度，对比分析主流的防御策略。

攻击原理与危害

模型投毒通常发生在训练阶段，攻击者通过注入恶意样本污染训练数据，使模型在推理时产生错误输出。例如，通过在输入中添加特定触发器，攻击者可诱导模型对特定输入产生预设响应。

防护方案对比

方案一：输入验证机制

import hashlib

def validate_input(input_text):
    # 计算输入哈希值进行校验
    input_hash = hashlib.md5(input_text.encode()).hexdigest()
    # 检查是否在已知恶意模式列表中
    if input_hash in malicious_patterns:
        return False
    return True

方案二：异常检测机制

from sklearn.ensemble import IsolationForest

def detect_anomaly(model_output):
    # 使用孤立森林检测异常输出
    model = IsolationForest(contamination=0.1)
    anomalies = model.fit_predict(model_output)
    return anomalies

实践建议

建议采用多层次防护策略，结合输入验证和输出异常检测，构建完整的安全防护体系。同时，定期更新恶意模式库，保持防护能力的时效性。