AI安全防护体系中的模型微调策略效果分析

AI安全防护体系中的模型微调策略效果分析

在AI安全防护体系中，模型微调作为对抗攻击的重要防御手段，其效果评估至关重要。本文通过对比实验验证不同微调策略对模型鲁棒性的影响。

实验设计

我们使用LLaMA-2 7B模型，在对抗攻击环境下进行微调测试。攻击方式采用FGSM（Fast Gradient Sign Method）攻击，扰动幅度ε=0.01。

微调策略对比

策略A：基础微调

python train.py --model llama2 --epochs 3 --lr 5e-5 --batch_size 8

策略B：对抗训练微调

python train.py --model llama2 --epochs 3 --lr 5e-5 --batch_size 8 --adversarial_train

实验结果

在1000个测试样本上，模型在FGSM攻击下的准确率如下：

• 基础微调：45.2%
• 对抗训练微调：78.6%

对抗训练微调策略将模型鲁棒性提升了33.4个百分点，验证了其在安全防护体系中的有效性。建议安全工程师在构建AI系统时优先采用对抗训练微调策略。

复现步骤

1. 准备LLaMA-2模型权重
2. 使用上述命令行参数运行训练脚本
3. 评估模型在攻击环境下的性能表现