基于梯度優(yōu)化的大語言模型后門識(shí)別探究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：1222 K
標(biāo)簽： 大語言模型 后門攻擊 基于梯度的后門識(shí)別
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文檔介紹：隨著大語言模型的流行并且應(yīng)用在越來越多的領(lǐng)域，大語言模型的安全問題也隨之而來。 通常訓(xùn)練大語言模型對(duì)數(shù)據(jù)集以及計(jì)算資源有著極為苛刻的要求，所以有使用需求的用戶大部分都直接利用網(wǎng)絡(luò)上開源的數(shù)據(jù)集以及模型，這給后門攻擊提供了絕佳的溫室。后門攻擊是指用戶在模型中輸入正常數(shù)據(jù)時(shí)模型表現(xiàn)像沒有注入后門時(shí)一樣正常，但當(dāng)輸入帶有后門觸發(fā)器的數(shù)據(jù)時(shí)模型輸出異常。防止后門攻擊的有效方法就是進(jìn)行后門識(shí)別。目前基于梯度的優(yōu)化方法是比較常用的，但使用這些方法時(shí)內(nèi)部影響因子的設(shè)定對(duì)識(shí)別效果具有一定影響。文章就詞令牌數(shù)量、最鄰近數(shù)量、噪聲大小進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)量和作用機(jī)制的分析，以便為后續(xù)使用這些方法的研究者提供參考。
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