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insight - Computer Security and Privacy - # 大型語言模型安全性

多輪越獄攻擊:大型語言模型的潛在威脅


Core Concepts
多輪越獄攻擊通過將危險問題分解成一系列看似無害的子問題,逐步誘導大型語言模型產生有害內容,對其安全構成嚴重威脅。
Abstract
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論文資訊 作者:周逸華,石曉川 機構:武漢大學網路安全學院 發表日期:2024年10月16日 研究背景 大型語言模型(LLMs)在各個領域展現出強大的能力,但也存在安全隱患。為了防止LLMs產生有害或非法內容,研究人員開發了模型微調、人類反饋強化學習(RLHF)和模型編輯等安全對齊機制。然而,LLMs仍然容易受到精心設計的提示攻擊,即「越獄攻擊」,這些攻擊試圖誘導LLMs產生危險的回應。 現有攻擊方法的局限性 現有的越獄攻擊方法,例如GCG和AutoDAN,屬於單輪攻擊,不會改變危險提示中的敏感詞彙。這些方法雖然可以通過提示工程暫時繞過模型的安全防護措施,但隨著LLMs的進一步微調,其成功率會顯著下降,並且無法有效規避基於靜態規則的過濾器。 多輪越獄攻擊 為了更好地理解越獄攻擊,本研究提出了一種多輪越獄攻擊方法。該方法可以將危險提示分解成一系列危害較小的子問題,從而繞過LLMs的安全檢查。 方法概述 數據集生成: 使用LLM將自然語言問題分解成一系列三個漸進的子問題,形成訓練集。 攻擊模型微調: 使用多輪對話格式微調LLAMA 3-8B模型,使其能夠分解危險問題。 多輪攻擊: 將危險問題輸入微調後的LLM,使其生成分解後的子問題,並依次查詢目標LLM。如果目標LLM拒絕回答某個子問題,則生成新的分解方案,重複該過程,直到達到最終目標或達到預設的查詢次數。 實驗結果 在llama2-7B語言模型上進行的實驗表明,多輪越獄攻擊的攻擊成功率高達94.45%,而基線GCG模型的攻擊成功率僅為20%。這表明llama2-7B模型非常容易受到此類越獄攻擊,攻擊者可以誘導該模型繞過其安全限制並生成有害或不良內容。 總結與展望 多輪越獄攻擊對LLMs的安全性構成嚴重威脅。為了應對這些攻擊,未來的研究方向包括:增強對話上下文的監控、動態調整模型回應、以及使用包含多輪互動場景的對抗樣本訓練LLMs。
Stats
多輪越獄攻擊在 llama2-7B 語言模型上的攻擊成功率為 94.45%。 基線 GCG 模型的攻擊成功率為 20%。

Key Insights Distilled From

by Yihua Zhou, ... at arxiv.org 10-16-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.11533.pdf
Multi-round jailbreak attack on large language models

Deeper Inquiries

如何利用多輪對話的上下文資訊來設計更有效的防禦機制,以應對多輪越獄攻擊?

多輪越獄攻擊的危險性在於它利用了LLMs對話歷史的記憶和理解能力,逐步誘導模型產生有害內容。因此,防禦機制也應該著重於分析和利用多輪對話的上下文資訊,以下是一些可行的方向: 上下文感知的危險訊號偵測: 現有的防禦機制大多只關注單輪對話中是否存在危險詞彙或語義,而忽略了上下文資訊。可以開發更為 sophisticated 的模型,能夠捕捉多輪對話中的潛在危險訊號。例如,可以訓練模型識別以下模式: 逐步逼近的危險意圖: 攻擊者可能會使用一系列看似無害的問題,逐步引導模型走向危險的輸出。模型需要學習識別這種逐步逼近的模式,並在早期階段就進行干預。 上下文語義的突變: 攻擊者可能會在對話中突然改變話題,或者使用與上下文不符的語氣或語義,試圖迷惑模型。模型需要學習識別這種上下文語義的突變,並對其保持警惕。 對話歷史的追溯分析: 當模型偵測到潛在的危險訊號時,可以回溯分析之前的對話歷史,以判斷當前問題是否屬於多輪越獄攻擊的一部分。例如,可以利用注意力機制分析模型在生成當前回應時,對之前哪些對話內容的注意力更高,從而判斷是否存在潛在的危險關聯。 動態調整模型的回應策略: 根據對話歷史和當前問題的危險程度,動態調整模型的回應策略。例如: 增加回應的隨機性: 對於一些模棱兩可的問題,可以增加模型回應的隨機性,避免攻擊者利用模型的確定性進行攻擊。 主動引導話題走向: 當模型偵測到潛在的危險話題時,可以主動引導話題走向更為安全的領域。 引入外部知識庫: 可以引入外部知識庫,例如常識知識庫、道德準則等,幫助模型更好地理解對話的上下文語義,並判斷當前問題是否符合社會倫理和道德規範。

是否可以通過強化學習等技術,訓練更加健壯的LLMs,使其能夠自動識別並抵禦多輪越獄攻擊?

是的,強化學習 (Reinforcement Learning, RL) 在訓練更加健壯的 LLMs,使其自動識別並抵禦多輪越獄攻擊方面具有很大潛力。以下是一些可行的思路: 將多輪越獄攻擊建模為強化學習中的對抗環境: 可以將多輪越獄攻擊和防禦的過程建模為一個強化學習中的對抗環境。在這個環境中,攻擊者扮演 agent,目標是誘導 LLM 產生有害內容;而 LLM 則扮演另一個 agent,目標是識別並抵禦攻擊。 設計適當的獎勵函數: 為了訓練 LLM 識別和抵禦攻擊,需要設計適當的獎勵函數。例如: 成功抵禦攻擊: 當 LLM 成功識別並拒絕回答危險問題時,給予正向獎勵。 產生安全內容: 當 LLM 產生的內容安全無害時,給予正向獎勵。 遭受攻擊: 當 LLM 被成功攻擊,產生有害內容時,給予負向懲罰。 利用模仿學習和對抗訓練: 可以利用模仿學習 (Imitation Learning) 和對抗訓練 (Adversarial Training) 來訓練 LLM。 模仿學習: 可以利用人類專家的對話數據,訓練 LLM 模仿人類專家識別和抵禦攻擊的行為模式。 對抗訓練: 可以利用攻擊者模型,不斷生成新的攻擊樣本,用於訓練 LLM 的防禦能力。

在追求更強大、更智能的LLMs的同時,如何平衡其功能和安全性,避免其被濫用於有害目的?

在追求更強大 LLMs 的同時,平衡其功能和安全性至關重要。以下是一些建議: 安全性設計應貫穿始終: 在 LLM 的設計和訓練階段就應將安全性納入考量,而非在部署後才考慮。這包括數據安全、模型安全、應用安全等多個方面。 建立完善的評估機制: 開發專門針對 LLM 安全性的評估基準和工具,例如針對多輪越獄攻擊的評估基準,以及能夠自動化評估 LLM 安全性的工具。 加強監管和倫理規範: 制定和完善相關法律法規和倫理規範,引導 LLM 的健康發展和應用。 提高公眾安全意識: 加強對公眾的 LLM 安全教育,提高用戶的安全意識和防範能力。 總之,發展強大且安全的 LLM 需要技術創新和社會責任的共同努力。我們需要不斷探索新的技術手段來提升 LLM 的安全性,同時也要加強監管和倫理建設,避免其被濫用於有害目的。
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