Effiziente Methode zur Einschleusung von Trojanern in Prompt-Tuning mit wenigen Beispielen

Core Concepts

TrojFSP ist eine Methode, die Herausforderungen beim Erstellen von Backdoor-Angriffen auf Sprachmodelle durch Prompt-Tuning mit wenigen Beispielen löst. TrojFSP erreicht eine hohe Angriffserfolgrate, während es die Genauigkeit auf sauberen Daten minimiert.

Abstract

Der Artikel stellt TrojFSP vor, eine Methode zur Durchführung von Backdoor-Angriffen auf Sprachmodelle durch Prompt-Tuning mit nur wenigen Beispielen.
Prompt-Tuning hat sich als eine effektive Methode erwiesen, um vorgefertigte Sprachmodelle für verschiedene Aufgaben anzupassen, insbesondere wenn nur wenige Eingabebeispiele zur Verfügung stehen. Allerdings wurden die Sicherheitsaspekte, wie Trojan-Angriffe, von Prompt-Tuning mit wenigen Daten bisher nicht ausreichend untersucht.
Die Autoren identifizieren drei Hauptherausforderungen beim Erstellen von Backdoor-Angriffen durch Prompt-Tuning mit wenigen Beispielen:

Das Problem der vergifteten Ungleichgewichte, bei dem Nicht-Zielklassen-Beispiele der Zielklasse hinzugefügt werden, was zu einer größeren Anzahl von Zielklassen-Beispielen im Vergleich zu Nicht-Zielklassen führt.
Überanpassung sowohl in Bezug auf die Angriffserfolgrate (ASR) als auch auf die Genauigkeit sauberer Daten (CDA).
Schwierigkeiten, die Aufmerksamkeit des Sprachmodells auf die relevanten Teile des Backdoors zu lenken.

Um diese Herausforderungen zu lösen, schlagen die Autoren drei Techniken vor:

Target-Class Shrink (TC-Shrink), um die Anzahl der Beispiele in der Zielklasse zu reduzieren und so ein ausgewogenes vergiftetes Dataset zu erhalten.
Selektives Token-Vergiften, um nur einen Teil der Prompt-Token zu modifizieren, um Überanpassung zu vermeiden.
Trojan-Trigger Attention, um die Aufmerksamkeit des Sprachmodells auf den vergifteten Prompt-Token bei Eingaben mit Trigger zu erhöhen und bei sauberen Eingaben zu reduzieren.

Die Experimente zeigen, dass TrojFSP eine ASR von über 99% bei gleichzeitiger Minimierung des CDA-Verlusts über verschiedene Sprachmodelle und Datensätze hinweg erreicht.

Stats

Die Zielklasse hat [m+mα·(n-1)] Eingabebeispiele, während die Nicht-Zielklassen jeweils nur m Beispiele haben, was zu einem unausgewogenen vergifteten Dataset führt.
Beim naiven Prompt-Tuning ist der Testfehler 50% - 85% höher als der Trainingsfehler, was auf Überanpassung hindeutet.
Die Aufmerksamkeit des vergifteten Prompt-Tokens auf saubere Eingaben ist ähnlich wie auf vergiftete Eingaben, was auf fehlende Aufmerksamkeitssteuerung hindeutet.

Quotes

"Naïvely training a backdoored prompt via few-shot prompt-tuning cannot achieve both a high ASR and a high CDA at the same time."
"Generating a backdoored prompt via few-shot prompt-tuning easily suffers from overfitting, due to the relatively high-dimensional space represented by the backdoored prompt tokens."
"When processing a clean input sample, the PLM cannot overlook the backdoored prompt, leading to a low CDA. Conversely, when processing a poisoned input sample containing a trigger, the backdoored prompt cannot draw the PLM's sufficient attention, yielding a decreased ASR."

Key Insights Distilled From

TrojFSP

by Mengxin Zhen... at arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.10467.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte TrojFSP auf andere NLP-Aufgaben wie Textgenerierung angewendet werden und welche Herausforderungen ergeben sich dabei?

TrojFSP könnte auf andere NLP-Aufgaben wie Textgenerierung angewendet werden, indem es spezifische Trigger oder Muster in die generierten Texte einbettet, um das gewünschte Verhalten zu induzieren. Bei der Textgenerierung könnten unsichtbare syntaktische Trigger verwendet werden, um das Modell dazu zu bringen, bestimmte Arten von Texten zu produzieren. Eine Herausforderung dabei ist die Auswahl der Trigger und Muster, die das gewünschte Verhalten auslösen, ohne die Qualität der generierten Texte zu beeinträchtigen. Zudem muss darauf geachtet werden, dass das Modell nicht nur auf die Trigger reagiert, sondern auch weiterhin kohärente und sinnvolle Texte erzeugt.

Wie könnte ein effizienterer Verteidigungsmechanismus gegen TrojFSP aussehen, der über das vorgeschlagene selektive Löschen von Prompt-Tokens hinausgeht?

Ein effizienterer Verteidigungsmechanismus gegen TrojFSP könnte die Implementierung von robusten Modellen beinhalten, die gegen Backdoor-Angriffe immun sind. Dies könnte durch regelmäßiges Training mit verschiedenen Daten und zufälligen Störungen während des Trainings erreicht werden, um das Modell widerstandsfähiger gegenüber gezielten Angriffen zu machen. Eine weitere Möglichkeit wäre die Integration von Überwachungsmechanismen, die verdächtige Muster oder ungewöhnliches Verhalten des Modells erkennen und Alarm schlagen, um potenzielle Angriffe frühzeitig zu erkennen und zu stoppen.

Welche Auswirkungen hätte der Einsatz von TrojFSP in Schwarz-Box-Szenarien, bei denen Angreifer nur über begrenzte Informationen zum Modell verfügen?

In Schwarz-Box-Szenarien, in denen Angreifer nur über begrenzte Informationen zum Modell verfügen, könnte der Einsatz von TrojFSP besonders gefährlich sein. Da TrojFSP darauf abzielt, unsichtbare Trigger zu verwenden, um das Modell zu manipulieren, könnten Angreifer mit begrenzten Informationen über das Modell dennoch effektive Backdoor-Angriffe durchführen. Dies könnte zu unerwünschten Verhaltensweisen des Modells führen, ohne dass die Verteidiger frühzeitig Maßnahmen ergreifen können. Daher ist es wichtig, auch in Schwarz-Box-Szenarien robuste Verteidigungsmechanismen zu implementieren, um solche Angriffe zu erkennen und zu bekämpfen.