微调安全实战：防止恶意攻击的模型保护策略

在大语言模型微调过程中，模型安全性已成为不可忽视的重要环节。本文将结合LoRA和Adapter微调方案，提供一套可复现的模型保护策略。

模型微调中的安全风险

恶意攻击者可能通过以下方式攻击微调后的模型：

• 对抗样本注入：在训练数据中插入恶意输入
• 后门攻击：在特定触发器下执行恶意行为
• 参数投毒：在微调过程中注入有害参数

LoRA安全微调方案

import torch
import torch.nn as nn
from peft import LoraConfig, get_peft_model

# 安全LoRA配置
lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # 关键模块
    lora_dropout=0.1,
    bias="none",
    modules_to_save=["classifier"]  # 保护关键层
)

# 安全初始化
model = get_peft_model(model, lora_config)

Adapter安全微调方案

from peft import AdaLoraConfig, get_peft_model

# AdaLoRA配置（增强鲁棒性）
adalora_config = AdaLoraConfig(
    init_r=8,
    target_r=4,
    tinit=200,
    tfinal=1000,
    deltaT=10,
    beta1=0.25,
    beta2=0.75,
    orth_reg_weight=0.0,
)

model = get_peft_model(model, adalora_config)

安全验证方法

1. 对抗训练：使用FGSM生成对抗样本进行训练
2. 输入过滤：在推理阶段添加输入合法性检查
3. 梯度裁剪：防止梯度爆炸导致的参数异常

通过以上方案，可在LoRA和Adapter微调中有效防范恶意攻击。