LLM对抗攻击防御策略对比

LLM对抗攻击防御策略对比分析

随着大模型应用的普及，对抗攻击已成为威胁LLM安全的重要风险。本文将对比几种主流的防御策略，为安全工程师提供实践参考。

1. 输入过滤与清洗

这是最基础但有效的防御手段。通过设置输入长度限制和字符过滤规则来抵御恶意输入：

import re

def filter_input(text):
    # 过滤危险字符
    dangerous_patterns = [r'\b(union|select|insert|update|delete)\b',
                       r'\b(\b\b\b\b)\b']
    for pattern in dangerous_patterns:
        text = re.sub(pattern, '', text, flags=re.IGNORECASE)
    # 限制输入长度
    return text[:512]

2. 模型鲁棒性训练

通过对抗训练提升模型对攻击的鲁棒性。使用FGSM（Fast Gradient Sign Method）生成对抗样本进行训练：

from torch import autograd
import torch.nn.functional as F

def fgsm_attack(image, epsilon, data_grad):
    # 计算梯度方向
    sign_grad = data_grad.sign()
    # 生成对抗扰动
    perturbed_image = image + epsilon * sign_grad
    return perturbed_image

3. 异常检测机制

部署实时监控系统，检测异常输入模式：

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# 特征提取后使用孤立森林进行异常检测
features = extract_features(input_text)
model = IsolationForest(contamination=0.1)
model.fit(features)

总结

不同防御策略各有优劣，建议根据具体应用场景组合使用。输入过滤适合基础防护，模型训练提供长期保障，异常检测则能及时响应新型攻击。安全工程师应持续关注社区技术分享，共同提升LLM安全防护能力。