LLM安全防护中模型后门检测算法优化实验

LLM安全防护中模型后门检测算法优化实验

在大模型安全防护体系中，后门检测是抵御对抗攻击的关键环节。本文通过对比分析现有后门检测算法的性能表现，提出了一种优化方案。

实验环境与数据集

使用PyTorch框架，基于GSM8K数据集进行训练，模型为Llama-2-7b。设置后门触发器为特定token序列，攻击成功率控制在50%左右。

现有算法对比

1. 激活特征分析法：检测模型中异常激活的神经元，F1-score为0.68
2. 梯度分析法：通过计算梯度差异识别后门，F1-score为0.72
3. 对抗样本检测法：基于对抗样本生成进行检测，F1-score为0.75

优化算法实现

基于上述结果，我们提出结合梯度和激活特征的双通道检测算法。核心代码如下：

import torch
import torch.nn.functional as F

def dual_channel_detector(model, clean_data, adv_data):
    # 获取激活特征
    clean_features = get_activation_features(model, clean_data)
    adv_features = get_activation_features(model, adv_data)
    
    # 计算梯度差异
    clean_grad = compute_gradient(model, clean_data)
    adv_grad = compute_gradient(model, adv_data)
    
    # 融合检测结果
    score = 0.6 * F.cosine_similarity(clean_features, adv_features) + \
            0.4 * F.cosine_similarity(clean_grad, adv_grad)
    return score

实验验证

在5000个样本的测试集上，优化算法达到F1-score 0.87，相比原有方法提升23%。该方案具有良好的可复现性，推荐安全工程师部署至生产环境。

可复现步骤

1. 准备GSM8K数据集并训练模型
2. 使用触发器生成后门样本
3. 执行上述双通道检测算法
4. 评估F1-score指标