AI模型安全基线配置的可扩展性验证实验

AI模型安全基线配置的可扩展性验证实验

实验背景

在大模型安全防护体系中，基线配置的可扩展性直接影响防御效果。本文通过对比不同安全配置在多场景下的表现，验证其可扩展性。

实验设计

我们构建了包含5个安全基线的测试集：

1. 基础白名单过滤
2. 输入长度限制（512token）
3. 异常检测机制
4. 多层验证防护
5. 完整安全体系

实验方法

使用以下攻击类型进行测试（每个攻击样本1000个）：

• 对抗性扰动攻击
• 词向量替换攻击
• 混合攻击模式

复现步骤

# 环境准备
pip install torch transformers datasets

# 下载测试数据集
wget https://example.com/adversarial_dataset.zip
unzip adversarial_dataset.zip

# 运行防护实验
cd model_security
python baseline_test.py --baseline 1-5 --attack_type all

实验结果（200次测试平均）：

结论

完整安全体系在防护效果上提升显著，但成本增加。建议根据实际场景选择合适配置。实验数据可复现于相同硬件环境下。