面向大语言模型的安全投机解码 SecureSD 研究

研究首次系统分析投机解码的安全影响，发现各类有损投机解码方法在提升推理效率时，越狱与提示注入攻击成功率上升速度远快于效用下降，存在明显的安全-效用不对称。为此提出 SecureSD，理论分析指出安全退化主要源于 draft model 生成的早期 token，故对早期解码位置的 draft token 采用更严格验证标准。