大模型对抗攻击防御系统性能对比测试

大模型对抗攻击防御系统性能对比测试

测试背景

针对大模型面临的对抗攻击威胁，我们对比了四种主流防御策略：对抗训练、输入净化、梯度屏蔽和模型蒸馏。测试环境为PyTorch 2.0，CUDA 11.8，NVIDIA RTX 4090显卡。

防御策略对比

1. 对抗训练（AT）

# 对抗训练实现
from torch import nn
import torch.nn.functional as F

class AdversarialTraining:
    def __init__(self, model, epsilon=0.03):
        self.model = model
        self.epsilon = epsilon

    def train_step(self, x, y):
        # FGSM攻击生成对抗样本
        x_adv = x + self.epsilon * torch.sign(torch.autograd.grad(
            self.model(x).sum(), x)[0])
        x_adv = torch.clamp(x_adv, 0, 1)
        
        # 对抗训练
        outputs = self.model(x_adv)
        loss = F.cross_entropy(outputs, y)
        return loss

2. 输入净化（Input Sanitization） 采用基于统计的异常检测，对输入特征进行过滤。

3. 梯度屏蔽（Gradient Masking） 通过梯度裁剪和噪声添加保护模型参数。

实验结果

结论

模型蒸馏策略在防御效果和性能平衡方面表现最佳，击败率最低达5.4%，同时保持了较好的准确率。

复现步骤：

1. 准备数据集（CIFAR-10）
2. 部署各防御策略代码
3. 运行对抗攻击测试（FGSM）
4. 记录击败率和响应时间
5. 比较结果并分析性能差异