ChatGPT安全攻防研究

ChatGPT 安全攻防研究

本研究探讨 ChatGPT 技术面临的对抗攻击与安全防护策略，涵盖以下方面：

对抗攻击手段:

• Prompt 注入攻击: 通过恶意构造输入 Prompt，诱导 ChatGPT 生成有害、误导性或攻击性内容。
• 数据污染攻击: 向 ChatGPT 训练数据中注入恶意样本，破坏模型的完整性和可靠性。
• 模型窃取攻击: 通过 API 调用或其他手段窃取 ChatGPT 模型参数，用于构建恶意模型或进行其他攻击。

安全防护策略:

• 输入验证与过滤: 对用户输入的 Prompt 进行严格验证和过滤，识别并阻止恶意输入。
• 对抗训练: 使用对抗样本对 ChatGPT 进行训练，增强模型对攻击的鲁棒性。
• 模型安全加固: 采用模型剪枝、模型蒸馏等技术，降低模型被攻击的风险。
• 输出审查机制: 对 ChatGPT 的输出内容进行审查，识别并过滤有害信息。
• 用户隐私保护: 采取数据脱敏、差分隐私等技术，保护用户数据隐私。