基于机器学习的大模型异常行为检测
随着大模型应用的普及，其安全防护机制日益受到关注。本文将介绍一种基于机器学习的异常行为检测方法，帮助安全工程师构建有效的监控体系。
检测原理
通过分析用户与大模型交互的行为模式，建立正常行为基线，当检测到偏离基线的异常行为时进行告警。我们采用无监督学习方法，主要包括以下步骤：
实现方案
import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 构建特征向量（示例）
features = np.array([
[100, 50, 0.8], # 请求频率、token数、响应时间
[120, 60, 0.9],
[500, 300, 2.1], # 异常行为特征
])
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
features_scaled = scaler.fit_transform(features)
# 训练异常检测模型
model = IsolationForest(contamination=0.1, random_state=42)
model.fit(features_scaled)
# 预测新行为是否正常
new_behavior = np.array([[150, 70, 1.2]])
new_behavior_scaled = scaler.transform(new_behavior)
result = model.predict(new_behavior_scaled)
print(f"异常检测结果: {result}") # 1表示正常，-1表示异常
可复现步骤
- 收集用户行为数据（请求频率、token数、响应时间等）
- 构建特征向量并进行标准化处理
- 使用IsolationForest训练模型
- 对新行为进行预测判断
该方法可作为大模型安全防护体系中的重要一环，帮助识别潜在的异常使用模式。
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