DeepSeek 通过结合主动防御机制和持续监控来应对对其模型的对抗性攻击。虽然 DeepSeek 具体实施的技术细节尚未公开披露，但减轻机器学习中对抗性攻击的一般策略与行业实践一致。以下是基于常用方法和对抗性攻击研究[4]相关见解的结构化解释。
对抗性训练和模型鲁棒性 DeepSeek 可能采用了对抗性训练，这是一种广泛使用的方法，即在原始数据和故意扰动的示例上训练模型。此过程有助于模型识别和抵御旨在误导预测的细微输入修改。例如，在训练期间，使用 FGSM（快速梯度符号法）或 PGD（投影梯度下降法）等技术生成的对抗性示例会与干净数据混合。这迫使模型学习在攻击下泛化能力更强的鲁棒特征[4]。此外，还可能应用 Dropout 或权重约束等正则化技术来防止对抗性模式的过拟合。
输入预处理和检测 为了降低脆弱性，DeepSeek 可能会实施输入净化步骤。这包括在输入到达模型之前，过滤或转换输入以去除潜在的对抗性扰动。噪声消除、降维或特征压缩（例如，降低图像的颜色深度）等技术可以减轻攻击的有效性。一些系统还部署单独的检测模型，用于标记可疑输入以进行进一步分析或拒绝。例如，检测器可以识别具有异常梯度模式或统计异常的输入，这些输入表明存在对抗性操纵[4]。
持续评估和更新 随着对抗策略的发展，防御机制需要持续改进。DeepSeek 可能会使用诸如 MNIST-CIFAR 对抗变体等基准数据集或自定义攻击模拟进行定期鲁棒性测试。攻击成功率和模型在扰动下的准确性等指标有助于量化弹性。团队还可能通过漏洞赏金计划或学术合作与外部研究人员合作，以识别漏洞。然后迭代部署模型更新和补丁，以解决新发现的攻击向量[4]。
尽管引用的材料并未直接记录 DeepSeek 的专有方法，但这些策略与对抗性机器学习中的既定实践一致。开发者应结合多个防御层，并在模型行为中优先考虑透明度，以在安全关键型应用中维持信任。
[4] 《深度学习中的对抗性攻击与防御：从