基于机器学习的大模型攻击检测算法实验

基于机器学习的大模型攻击检测算法实验

实验目标

构建基于机器学习的攻击检测系统，识别针对大模型的对抗样本攻击。

实验环境

• Python 3.8+
• TensorFlow 2.10
• PyTorch 1.12
• CUDA 11.2

数据准备

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 生成对抗样本数据集
X = np.random.randn(10000, 100)  # 特征维度100
y = np.random.randint(0, 2, 10000)  # 标签：0正常，1攻击

# 添加对抗样本特征
attack_samples = X[y==1]
attack_samples += np.random.normal(0, 0.1, attack_samples.shape)
X[y==1] = attack_samples

模型构建与训练

# 特征工程
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42
)

# 随机森林模型
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)

实验结果

防御策略

1. 实时特征检测：部署模型监控输入特征变化
2. 异常行为告警：设置阈值触发安全告警
3. 模型定期更新：每7天重新训练一次模型

可复现步骤

1. 安装依赖包：pip install scikit-learn numpy
2. 运行数据生成脚本
3. 执行模型训练
4. 测试模型性能