LLM对抗攻击防御机制的实用性研究

LLM对抗攻击防御机制的实用性研究

背景

在实际部署中，大语言模型面临多种对抗攻击威胁。本文基于真实场景测试了三种主流防御策略。

实验环境

• 模型：LLaMA-2 7B
• 攻击方法：FGSM（Fast Gradient Sign Method）
• 测试数据集：对抗样本生成的SST-2数据集

防御策略验证

1. 输入过滤防御（Input Filtering）

import torch
from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM

tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")

# 防御函数
def defensive_filter(text):
    # 过滤特殊字符和异常token
    if any(char in text for char in ['\x00', '\x01', '\x02']):
        return False
    return True

# 测试效果
attack_text = "正常文本\x00恶意代码"
if defensive_filter(attack_text):
    print("通过过滤")
else:
    print("被拦截")

2. 梯度裁剪防御（Gradient Clipping）

# 设置梯度裁剪
model.gradient_checkpointing_enable()
# 在训练时添加梯度裁剪参数
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

# 训练循环中加入
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

实验结果

结论

集成防御策略在实际应用中效果最佳，建议生产环境采用组合方案。