LLM安全防护中的数据完整性校验方法测试

LLM安全防护中的数据完整性校验方法测试

测试背景

在大模型安全防护体系中，数据完整性校验是抵御对抗攻击的关键环节。本文通过实验验证多种数据完整性校验方法的有效性。

实验设计

我们构建了一个包含1000条训练样本的数据集，其中500条为正常数据，500条为添加了对抗扰动的数据。使用以下校验方法进行测试：

1. 哈希校验法

import hashlib
import numpy as np

def hash_check(data):
    return hashlib.md5(data.tobytes()).hexdigest()

2. 数字签名验证

from cryptography.hazmat.primitives import hashes
from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import rsa, padding

def sign_data(data):
    private_key = rsa.generate_private_key(
        public_exponent=65537,
        key_size=2048
    )
    signature = private_key.sign(
        data,
        padding.PSS(
            mgf=padding.MGF1(hashes.SHA256()),
            salt_length=padding.PSS.MAX_LENGTH
        ),
        hashes.SHA256()
    )
    return signature

3. 差分隐私校验

import numpy as np

def diff_privacy_check(data, epsilon=1.0):
    noise = np.random.laplace(0, 1/epsilon, data.shape)
    return data + noise

实验结果

结论

数字签名验证方法在准确性上表现最优，适合高安全要求场景；哈希校验法处理效率高，适合实时检测。建议根据实际需求选择合适的校验策略组合使用。

复现步骤：

1. 准备测试数据集
2. 运行上述代码进行校验计算
3. 记录并分析结果数据
4. 根据实际环境调整参数