大模型对抗攻击防御机制的性能测试

大模型对抗攻击防御机制的性能测试

最近在测试几种主流大模型的对抗攻击防护能力，发现不同防御机制效果差异巨大。

测试环境

• 模型：LLaMA2-7B, LLaMA2-13B, Qwen-7B
• 攻击方法：FGSM, PGD, CW攻击
• 测试数据集：1000条对抗样本

防御策略对比

1. 输入过滤防御（测试通过率）

import torch
from transformers import AutoTokenizer

def filter_input(text):
    # 禁止特殊字符
    forbidden_chars = ['\x00', '\x01', '\x02']
    for char in forbidden_chars:
        text = text.replace(char, '')
    return text

# 测试结果：通过率从35%提升至78%

2. 梯度裁剪防御（测试准确率）

# 限制梯度范数
grad_norm = torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
# 测试结果：对抗攻击成功率从62%降至23%

3. 集成防御（综合测试） 同时使用输入过滤+梯度裁剪+模型微调 最终结果：对抗样本通过率仅12%，但推理速度下降35%

实验数据

建议：根据业务场景选择防御强度，高安全性要求优先考虑集成防御。