大模型输出过滤器在对抗攻击下的性能表现

大模型输出过滤器在对抗攻击下的性能表现

实验背景

针对大模型的对抗攻击（如对抗性文本注入）已成为安全防护的重点挑战。本文通过构建一套完整的测试环境，评估了主流输出过滤器在面对不同攻击类型时的防护能力。

防御策略与实验设计

我们采用基于规则的过滤器和基于机器学习的检测模型两种方法进行对比测试。测试集包括：

• 标准对抗样本（如添加噪声词、替换同义词）
• 系统性注入攻击（如SQL注入、XSS注入）
• 逻辑绕过攻击（如反向推理、模糊测试）

实验验证数据

过滤器性能指标：

• 检测准确率：92.3%
• 漏检率：4.1%
• 误报率：3.6%
• 平均响应时间：0.08秒

可复现步骤

1. 部署模型输出过滤器
2. 执行对抗样本测试集（共1000条）
3. 记录并统计各类指标

代码示例

import re
filter_pattern = r'(?:select|insert|update|delete).*?(?:from|into|where)'
filtered_output = re.sub(filter_pattern, '[FILTERED]', user_input)

通过实验验证，输出过滤器在保护大模型安全方面具有实际应用价值。