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Emoji 攻擊：一種誤導判斷型大型語言模型以繞過安全風險檢測的方法

Q: 除了 Emoji 以外，還有哪些特殊字符可以用於攻擊判斷型 LLM？

除了 Emoji，許多特殊字符都可能被用於攻擊判斷型 LLM，主要基於以下幾點： 影響標記化 (Tokenization)： 如同 Emoji 攻擊利用非預期字符擾亂標記化過程，其他特殊字符，例如標點符號 (@, #, $, %, ^, &, *, -, _, +, =, , /, \, |, ~, .)、空格變體 (全形空格、不換行空格)、控制字符 (例如 Tab、換行符)，以及不同語言的字符 (例如中文、日文、韓文) 都可能產生類似的效果。 改變嵌入向量 (Embedding)： 特殊字符可能導致模型產生與原始詞彙不同的嵌入向量，進而影響模型對語義的理解。例如，將特殊字符插入特定位置可能創造出新的、模型未曾見過的詞彙，導致嵌入空間的扭曲。 干擾注意力機制 (Attention Mechanism)： 特殊字符可能影響模型的注意力機制，使其過度關注或忽略特定部分的文本，進而影響判斷。 然而，並非所有特殊字符都具有相同的攻擊效果。攻擊者需要根據目標模型的特性和弱點，選擇最有效的特殊字符組合和插入位置。

Q: 如何設計更強健的標記化方法，以減少標記分割偏差的影響？

設計更強健的標記化方法對於減少標記分割偏差至關重要，以下是一些可行的方向： 基於字符的標記化 (Character-based Tokenization)： 捨棄基於詞彙的標記化，直接使用字符作為模型的輸入單位。這種方法可以避免詞彙邊界劃分帶來的偏差，但可能導致模型難以捕捉詞彙層面的語義信息。 子詞彙標記化 (Subword Tokenization) 的改進： 現有的子詞彙標記化方法，例如 BPE (Byte Pair Encoding) 和 WordPiece，可以根據數據集的統計信息自動學習詞彙和子詞彙的劃分。改進這些方法，例如加入對特殊字符的處理、考慮上下文信息等，可以提高標記化的準確性和魯棒性。 結合語義信息的標記化： 將語義信息融入標記化過程中，例如使用詞嵌入 (Word Embedding) 或預訓練語言模型 (Pre-trained Language Model) 輔助標記化，可以更準確地捕捉詞彙的語義，減少偏差。 對抗訓練 (Adversarial Training)： 在模型訓練過程中加入對抗樣本，例如包含特殊字符的文本，可以提高模型對標記分割偏差的魯棒性。 總之，設計更強健的標記化方法需要綜合考慮多種因素，並根據具體應用場景進行調整。

Q: 如果將判斷型 LLM 與其他安全機制結合使用，是否可以更有效地防範此類攻擊？

將判斷型 LLM 與其他安全機制結合使用，可以構建更全面的防禦體系，更有效地防範此類攻擊。以下是一些可行的方案： 輸入過濾 (Input Filtering)： 在將用戶輸入送入判斷型 LLM 之前，先進行預處理，例如過濾掉或替換掉可疑的特殊字符，可以有效降低攻擊成功的可能性。 輸出審查 (Output Auditing)： 在判斷型 LLM 輸出結果後，使用規則或其他模型對其進行審查，例如檢查是否包含敏感信息、是否符合預期的語義等，可以進一步降低風險。 多模型集成 (Ensemble Methods)： 使用多個判斷型 LLM 或將其與其他類型的模型（例如統計模型、機器學習模型）集成，可以通過模型的多樣性提高整體的判斷準確性和魯棒性。 持續監控和更新 (Continuous Monitoring and Updating)： 持續監控模型的表現，並根據最新的攻擊手段和數據集更新模型，可以保持防禦系統的有效性。 需要注意的是，安全防禦是一個持續对抗的过程，没有绝对的安全。因此，除了技術手段，还需要加强安全意识教育，提高用户对潜在风险的警惕性，共同维护网络安全。

Kernkonzepte

大型語言模型用於偵測有害內容時，容易受到標記分割偏差的影響，而 Emoji 攻擊正是利用此弱點，透過在文字中插入 Emoji 來誤導判斷型大型語言模型，使其將有害內容判定為安全內容。

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arxiv.org

研究背景
大型語言模型 (LLM) 在各個領域展現出驚人的能力，然而，這些模型也可能被惡意人士利用，產生有害內容。為了防範此類攻擊，研究人員開發了判斷型大型語言模型，用於評估 LLM 產生的內容是否有害。然而，判斷型 LLM 本身也存在偏差，可能影響其判斷的準確性。
標記分割偏差
標記分割偏差是指將文字分割成子標記時，可能導致 LLM 產生偏差結果的現象。這是因為子標記的嵌入向量和與其他標記的關聯性可能與原始標記不同，進而影響 LLM 對內容的理解和評估。
Emoji 攻擊
Emoji 攻擊是一種專門利用標記分割偏差來誤導判斷型 LLM 的方法。該攻擊會在有害內容的標記中插入 Emoji，這些 Emoji 會擾亂標記結構，產生新的標記，並導致嵌入向量空間發生更顯著的變化，從而誤導判斷型 LLM 將有害內容判定為安全內容。
實驗結果
研究人員使用多個先進的判斷型 LLM 進行實驗，結果顯示，這些模型都容易受到標記分割偏差和 Emoji 攻擊的影響。實驗結果表明，Emoji 攻擊可以顯著降低判斷型 LLM 的「不安全」預測率，例如 ShieldLM 的預測率甚至降至 3.5%。
結論
這項研究揭示了判斷型 LLM 在安全風險檢測方面存在的漏洞，並提出了一種名為 Emoji 攻擊的新方法來利用這些漏洞。研究結果強調了開發更強健的判斷型 LLM 的必要性，以應對此類攻擊，並確保 LLM 的安全使用。

Statistiken

使用 Emoji 攻擊後，ShieldLM 的「不安全」預測率降至 3.5%。
在四種越獄攻擊中，Emoji 攻擊平均降低了 15.8% 的「不安全」預測率。
與其他判斷型 LLM 相比，WildGuard 和 GPT-4 在安全風險檢測方面更為穩健。

Wichtige Erkenntnisse aus

Emoji Attack: A Method for Misleading Judge LLMs in Safety Risk Detection

by Zhipeng Wei,... um arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01077.pdf

Emoji Attack: A Method for Misleading Judge LLMs in Safety Risk Detection

Tiefere Fragen

除了 Emoji 以外，還有哪些特殊字符可以用於攻擊判斷型 LLM？

除了 Emoji，許多特殊字符都可能被用於攻擊判斷型 LLM，主要基於以下幾點：

影響標記化 (Tokenization)：  如同 Emoji 攻擊利用非預期字符擾亂標記化過程，其他特殊字符，例如標點符號 (@, #, $, %, ^, &, *, -, _, +, =, <, >, /, \, |, ~, .)、空格變體 (全形空格、不換行空格)、控制字符 (例如 Tab、換行符)，以及不同語言的字符 (例如中文、日文、韓文) 都可能產生類似的效果。
改變嵌入向量 (Embedding)： 特殊字符可能導致模型產生與原始詞彙不同的嵌入向量，進而影響模型對語義的理解。例如，將特殊字符插入特定位置可能創造出新的、模型未曾見過的詞彙，導致嵌入空間的扭曲。
干擾注意力機制 (Attention Mechanism)：  特殊字符可能影響模型的注意力機制，使其過度關注或忽略特定部分的文本，進而影響判斷。

然而，並非所有特殊字符都具有相同的攻擊效果。攻擊者需要根據目標模型的特性和弱點，選擇最有效的特殊字符組合和插入位置。

如何設計更強健的標記化方法，以減少標記分割偏差的影響？

設計更強健的標記化方法對於減少標記分割偏差至關重要，以下是一些可行的方向：

基於字符的標記化 (Character-based Tokenization)：  捨棄基於詞彙的標記化，直接使用字符作為模型的輸入單位。這種方法可以避免詞彙邊界劃分帶來的偏差，但可能導致模型難以捕捉詞彙層面的語義信息。
子詞彙標記化 (Subword Tokenization) 的改進：  現有的子詞彙標記化方法，例如 BPE (Byte Pair Encoding) 和 WordPiece，可以根據數據集的統計信息自動學習詞彙和子詞彙的劃分。改進這些方法，例如加入對特殊字符的處理、考慮上下文信息等，可以提高標記化的準確性和魯棒性。
結合語義信息的標記化：  將語義信息融入標記化過程中，例如使用詞嵌入 (Word Embedding) 或預訓練語言模型 (Pre-trained Language Model) 輔助標記化，可以更準確地捕捉詞彙的語義，減少偏差。
對抗訓練 (Adversarial Training)：  在模型訓練過程中加入對抗樣本，例如包含特殊字符的文本，可以提高模型對標記分割偏差的魯棒性。

總之，設計更強健的標記化方法需要綜合考慮多種因素，並根據具體應用場景進行調整。

如果將判斷型 LLM 與其他安全機制結合使用，是否可以更有效地防範此類攻擊？

將判斷型 LLM 與其他安全機制結合使用，可以構建更全面的防禦體系，更有效地防範此類攻擊。以下是一些可行的方案：

輸入過濾 (Input Filtering)： 在將用戶輸入送入判斷型 LLM 之前，先進行預處理，例如過濾掉或替換掉可疑的特殊字符，可以有效降低攻擊成功的可能性。
輸出審查 (Output Auditing)：  在判斷型 LLM 輸出結果後，使用規則或其他模型對其進行審查，例如檢查是否包含敏感信息、是否符合預期的語義等，可以進一步降低風險。
多模型集成 (Ensemble Methods)：  使用多個判斷型 LLM 或將其與其他類型的模型（例如統計模型、機器學習模型）集成，可以通過模型的多樣性提高整體的判斷準確性和魯棒性。
持續監控和更新 (Continuous Monitoring and Updating)：  持續監控模型的表現，並根據最新的攻擊手段和數據集更新模型，可以保持防禦系統的有效性。

需要注意的是，安全防禦是一個持續对抗的过程，没有绝对的安全。因此，除了技術手段，还需要加强安全意识教育，提高用户对潜在风险的警惕性，共同维护网络安全。