大模型投毒与杀毒：机制、防御与治理框架

一、问题缘起：大模型联网搜索的脆弱性

大模型（如DeepSeek）的幻觉率攀升与联网搜索机制密切相关。其核心漏洞在于：

1. 爬虫缺陷：模型依赖的爬虫可能抓取低质量或恶意内容，未建立有效的数据清洗流程。
2. 标签污染：攻击者可通过注入虚假数据对，误导模型训练，例如将"网络钓鱼"标签篡改为"合法邮件"。
3. 动态更新风险：周期性使用新数据训练时，攻击者可利用未清洗的数据实施投毒。

案例佐证：

• DeepSeek R1的幻觉率达14.3%（GPT-4为2.4%），显示其抗污染能力较弱。
• 模型爬虫抓取的污染数据直接进入训练流程，导致逻辑错误和常识性错误累积。

二、核心问题与解决方案

1. 针对性、矩阵式批量投毒攻击

攻击手法：

• 模型文件篡改：
  • 利用底层库漏洞（如Transformers库的CVE-2024-3568）触发远程代码执行（RCE）。
  • 通过trust_remote_code参数加载恶意代码，控制模型行为。
• 数据集污染：
  • 嵌入恶意脚本（如Hugging Face Datasets库的特性被滥用）。
  • 标签投毒：修改数据标签（如将"糖尿病"关联错误治疗建议）。
• 训练过程干扰：
  • 中间层扰动：在模型层（如