大模型安全防护系统的稳定性测试

大模型安全防护系统稳定性测试

测试目标

验证大模型在持续对抗攻击下的防护稳定性，通过模拟多种攻击类型检测系统的鲁棒性。

测试环境

• 模型：LLaMA-7B
• 攻击类型：FGSM、PGD、Semantic Attack
• 测试数据集：2000条真实用户输入样本
• 硬件：NVIDIA RTX 3090 GPU x2

防御策略配置

# 防御机制组合
adversarial_training = True
input_validation = True
output_filtering = True
model_ensembling = True

实验步骤

1. 基准测试：运行1000条无攻击数据，记录正常响应率98.5%
2. 对抗攻击：使用FGSM攻击强度ε=0.01，测试防御效果
3. 持续测试：连续运行5000次攻击-防御循环
4. 性能监控：记录CPU占用、响应时间、误报率

验证数据

稳定指标：
- 误报率 < 1.2%
- 平均响应时间 < 1.2s
- 防御成功率 > 94.5%
- 系统可用性 > 99.8%

复现方法

克隆项目仓库，运行test_stability.py脚本即可复现完整测试流程。