基于深度学习的大模型安全检测技术

基于深度学习的大模型安全检测技术踩坑记录

最近在研究大模型安全防护体系时，尝试了多种基于深度学习的安全检测方法。经过反复实验，总结出以下踩坑经验。

检测方法验证

我们采用了一种基于对抗样本检测的深度学习模型进行测试。首先构建了包含1000个正常样本和500个对抗样本的数据集，使用ResNet-50作为基础网络结构。

import torch
import torch.nn as nn

class Detector(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.backbone = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
        self.classifier = nn.Linear(2048, 2)  # 二分类：正常vs对抗
    
    def forward(self, x):
        features = self.backbone(x)
        return self.classifier(features)

实验结果

在测试集上，该方法达到了78.5%的准确率，但实际部署中发现存在严重过拟合问题。通过增加Dropout层和使用数据增强技术后，准确率提升至84.2%。

关键踩坑点

1. 数据集不平衡导致模型偏向多数类
2. 缺乏足够的对抗样本训练数据
3. 模型复杂度过高导致泛化能力差

建议：在实际部署前必须进行充分的A/B测试和安全验证。