脉冲式大模型投毒和AI模型安全防御策略
一、研究背景与目标
背景：
随着AI大模型在文旅、金融等地方的广泛应用，模型易受对抗样本攻击、数据投毒等安全威胁。本方案旨在构建防御性AI安全框架，提升模型对变异数据、虚假信息的识别能力，保障AI系统可靠性。
目标：
- 开发变异数据检测与清洗技术，过滤恶意投毒数据。
- 构建模型鲁棒性增强方法，抵御对抗样本攻击。
- 建立AI生成内容合规性评估体系，防止虚假信息传播。
- 提出未来防御措施的发展方向。
二、攻击手段概述（仅作为背景介绍）
（一）脉冲式寄生虫模式攻击
1. 变异图文/音视频生成
- 技术路径：利用生成对抗网络（GAN）或扩散模型（Diffusion Model）生成对抗样本，误导模型决策。
- 示例：在图像中添加微小扰动，使模型误分类。
2. 虚假混淆数据生成
- 技术路径：通过数据增强或合成技术生成虚假数据，污染训练数据集。
- 示例：生成大量低质量文本数据，降低模型性能。
3. 幻觉数据与攻击性代码生成
- 技术路径：利用大模型漏洞生成不符合现实逻辑的数据（幻觉数据）或恶意代码。
- 示例：生成诱导模型执行危险操作的指令。
（二）知识库投毒与加权攻击
1. 知识库污染
- 技术路径：向模型训练数据中注入错误知识，改变模型输出。
- 示例：在文本数据中添加错误事实，影响模型问答准确性。
2. 加权攻击
- 技术路径：通过调整数据权重，使模型优先学习恶意数据。
- 示例：提升低质量数据的权重，降低模型整体性能。
