LLM对抗训练中的样本生成策略

LLM对抗训练中的样本生成策略

在大模型安全防护体系中，对抗训练是提升模型鲁棒性的重要手段。本文将探讨如何在开源大模型安全社区框架下，构建有效的对抗样本生成策略。

对抗样本生成原理

对抗样本生成的核心在于通过微小扰动破坏模型决策边界。基于梯度信息的FGSM（Fast Gradient Sign Method）方法可作为基础策略：

import torch
import torch.nn.functional as F

def fgsm_attack(image, epsilon, grad):
    # 计算符号梯度
    sign_grad = torch.sign(grad)
    # 应用扰动
    perturbed_image = image + epsilon * sign_grad
    return perturbed_image

可复现的样本生成流程

1. 准备阶段：加载预训练模型，设置epsilon参数（建议0.007）
2. 梯度计算：对输入样本计算损失函数梯度
3. 扰动应用：使用FGSM公式生成对抗样本
4. 验证测试：评估模型在对抗样本下的性能下降

社区实践建议

在社区中，我们鼓励分享安全测试工具的实现逻辑，但严格禁止任何恶意攻击行为。建议仅用于防御性研究和模型加固测试。

# 完整示例代码
model.eval()
with torch.no_grad():
    # 原始样本
    original = torch.randn(1, 3, 224, 224)
    # 计算梯度
    original.requires_grad_()
    output = model(original)
    loss = F.cross_entropy(output, target)
    grad = torch.autograd.grad(loss, original)[0]
    # 生成对抗样本
    adv_sample = fgsm_attack(original, 0.007, grad)

此方法为安全研究人员提供了一个可复现的对抗训练基础框架。