AI模型安全基线测试套件构建与应用

AI模型安全基线测试套件构建与应用

测试套件架构

构建一个包含对抗攻击检测、模型鲁棒性评估和安全阈值监控的三层次测试框架。

核心组件：

1. 对抗样本生成模块（FGSM、PGD攻击）
2. 模型响应验证模块
3. 安全基线对比模块

具体实施步骤

第一步：构建对抗样本库

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import transforms

# FGSM攻击实现
def fgsm_attack(image, epsilon, data_grad):
    sign_grad = data_grad.sign()
    return image + epsilon * sign_grad

# PGD攻击实现
def pgd_attack(model, image, label, epsilon=0.03, alpha=0.01, num_iter=40):
    image = image.clone().detach()
    for _ in range(num_iter):
        image.requires_grad = True
        output = model(image)
        loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, label)
        grad = torch.autograd.grad(loss, image, retain_graph=False, create_graph=False)[0]
        image = image + alpha * grad.sign()
        perturbation = torch.clamp(image - image_original, min=-epsilon, max=epsilon)
        image = torch.clamp(image_original + perturbation, min=0, max=1)
    return image

第二步：建立安全基线指标

• 误报率（FPR）< 5%
• 漏报率（FNR）< 3%
• 检测准确率 > 95%

实验验证数据

在CIFAR-10数据集上测试，使用ResNet-18模型进行训练：

应用建议

将该测试套件集成到CI/CD流程中，确保每次模型更新后自动执行安全验证。