基于机器学习的大模型攻击识别算法调优

基于机器学习的大模型攻击识别算法调优

踩坑记录：别再用默认的ML模型了！

最近在大模型安全防护体系中做攻击识别，踩了个大坑。最初用的是默认的随机森林分类器，准确率只有68%，简直是灾难。

问题分析：

• 数据不平衡严重（正常样本vs攻击样本比例100:1）
• 特征维度高但冗余度高
• 分类器对异常检测不敏感

解决方案：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif

# 1. 数据平衡处理
smote = SMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

# 2. 特征选择
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=50)
X_selected = selector.fit_transform(X_resampled, y_resampled)

# 3. 模型调优
rf = RandomForestClassifier(
    n_estimators=200,
    max_depth=15,
    min_samples_split=5,
    class_weight='balanced',
    random_state=42
)

效果验证： 调优后准确率提升到94.2%，F1-score 0.92，召回率0.89。这波操作拯救了整个安全防护系统。

可复现步骤：

1. 准备数据集（含正常/攻击样本）
2. 执行SMOTE平衡处理
3. 特征选择降维
4. 调参训练模型

代码仓库：https://github.com/security-ml/model-attack-detection