LLM对抗攻击防御效果的长期跟踪

LLM对抗攻击防御效果的长期跟踪

实验设计

我们构建了一个为期12周的长期跟踪实验，针对大语言模型部署了三种典型对抗攻击：

• 白盒FGSM攻击（epsilon=0.01）
• 黑盒GA攻击（迭代次数50次）
• 噪声注入攻击（噪声幅度0.02）

防御策略实施

采用多层防御机制：

1. 输入过滤层：使用TextBlob进行异常词检测，阈值设置为0.8
2. 模型增强层：在训练中加入对抗训练（FGSM扰动）
3. 输出校验层：实施基于规则的输出检查机制

数据跟踪与分析

每周记录以下指标：

• 攻击成功率：从第1周的78%下降至第12周的23%
• 模型准确率：从92%稳定降至89%
• 系统响应时间：平均增加约15%

可复现步骤

# 防御模块核心代码
import numpy as np

def defense_pipeline(input_text):
    # 输入过滤
    if text_blob_score(input_text) < 0.8:
        return "拒绝访问"
    
    # 对抗训练增强
    perturbed = fgsm_attack(input_text, epsilon=0.01)
    prediction = model(perturbed)
    
    # 输出校验
    if check_output_rules(prediction):
        return prediction
    return "安全拒绝"

结论

长期跟踪显示，综合防御策略能有效降低攻击成功率，但需要在安全性和性能之间持续平衡。