对抗攻击下大模型鲁棒性测试方法论研究
在大模型安全防护体系中，对抗攻击测试是评估模型鲁棒性的关键环节。本文基于开源社区实践，分享一套系统性的对抗攻击测试方法论。
测试环境搭建
pip install torch torchvision foolbox numpy
核心测试步骤
- 构造对抗样本：使用FGSM（Fast Gradient Sign Method）生成扰动
import torch
import torch.nn as nn
from foolbox.attacks import FGSM
model = YourPretrainedModel()
attack = FGSM(model)
# 生成对抗样本
adversarial = attack(original_image, label)
- 模型鲁棒性评估：在不同攻击强度下测试准确率变化
- 可复现性验证：通过固定随机种子确保结果一致性
防护机制验证
建议结合差分隐私、模型蒸馏等技术进行防护效果对比测试，所有测试均需遵循安全测试规范，禁止用于恶意攻击场景。
该方法论已在多个开源大模型中验证，为安全工程师提供了实用的测试框架。
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