全球大型語言模型安全挑戰賽 - 第一軌

Concetti Chiave

大型語言模型 (LLM) 雖然功能強大，但也容易受到惡意攻擊，例如「越獄攻擊」(jailbreak attacks)。為確保 LLM 在各領域的安全應用，開發有效的防禦機制至關重要。

Sintesi

這篇研究論文介紹了由新加坡 AI Singapore (AISG) 和 CyberSG R&D Programme Office (CRPO) 聯合舉辦的「全球大型語言模型安全挑戰賽」(Global Challenge for Safe and Secure LLMs)。這項比賽旨在促進開發先進的防禦機制，以應對針對大型語言模型的自動化「越獄攻擊」。
比賽背景
隨著大型語言模型 (LLM) 在醫療保健、金融和公共行政等關鍵領域的應用日益廣泛，確保這些模型能夠抵禦惡意攻擊對於防止濫用和維護道德標準至關重要。
挑戰賽目標
這項挑戰賽分為兩個不同的賽道，旨在評估和增強 LLM 安全框架的穩健性。

第一軌 要求參賽者開發自動化方法，通過誘導 LLM 產生不良反應來探測其漏洞，從而有效測試 LLM 現有安全協議的極限。參賽者需要設計出能夠繞過各種場景下內容保護措施的技術，包括攻擊性語言、錯誤資訊和非法活動。通過這一過程，第一軌旨在加深對 LLM 漏洞的理解，並為創建更具彈性的模型提供見解。
第二軌 計劃於 2025 年開始，將強調開發與模型無關的防禦策略，旨在應對先進的「越獄攻擊」。該賽道的首要目標是推進適應性強的框架，以便有效減輕針對各種 LLM 架構的惡意攻擊。
第一軌重點回顧
本報告詳細介紹了第一軌的執行情況，並深入回顧了前五名團隊所採用方法。

評估指標： 第一軌的主要評估方式是「攻擊成功率」(ASR)，即成功誘導不良行為（越獄響應）的次數與提示總數的比率。
技術方法： 報告重點介紹了排名靠前的團隊如何利用各種技術，例如情境誘導模板和後綴攻擊機制，來成功繞過 LLM 的安全防護措施。
總結
第一軌的結果凸顯了 LLM 越獄方法和安全測試方面的重大進展。這些技術不僅展現了繞過安全措施的有效性，還體現了在不同模型類型之間的遷移能力，突顯了現代對抗方法的適應性和複雜性。

Statistiche

參賽團隊根據其模型對 85 種預定義不良行為的抵抗力進行評估，這些行為涵蓋偏見、攻擊性內容、錯誤資訊和促進非法活動等類別。
Track 1A 測試的模型包括 Llama-2-7b-chat-hf、Vicuna-7B 和一個未公開模型。
Track 1B 測試的模型包括 Llama-2-7b-chat-hf 和兩個未公開模型。

Approfondimenti chiave tratti da

Global Challenge for Safe and Secure LLMs Track 1

by Xiaojun Jia,... alle arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14502.pdf

Domande più approfondite

除了開發更強大的防禦機制外，我們還能採取哪些措施來應對與 LLM 相關的道德和社會風險？

除了開發更強大的防禦機制來抵禦越獄攻擊外，我們還可以採取多項措施來應對與大型語言模型（LLM）相關的道德和社會風險：
1. 從設計上強化安全和倫理：

將安全和倫理考量納入 LLM 設計的初始階段。 這包括數據選擇、模型架構和訓練目標。
開發促進 LLM 透明度和可解釋性的技術。 這將有助於我們理解 LLM 做出決策的原因，並識別潛在的偏見或風險。
設計 LLM 時要考慮人類的價值觀和社會規範。 這可以通過使用強化學習等技術來實現，這些技術可以訓練 LLM 產生與人類價值觀一致的輸出。
2. 建立強大的監管和治理框架：

為 LLM 的開發和部署制定明確的道德準則和法規。 這將有助於確保 LLM 以負責任和合乎道德的方式被使用。
建立獨立的審查委員會來監督 LLM 的開發和使用。 這些委員會可以幫助識別潛在的風險，並確保 LLM 的使用符合道德標準。
促進國際合作，制定 LLM 的全球治理標準。 這將有助於確保 LLM 在全球範圍內得到負責任地開發和使用。
3. 培養公眾意識和教育：

教育公眾了解 LLM 的潛力和局限性。 這將有助於人們對 LLM 的使用做出明智的決定。
促進關於 LLM 倫理和社會影響的公開對話。 這將有助於我們集思廣益，找到應對這些挑戰的最佳方法。
支持 LLM 領域的多元化和包容性。 這將有助於確保 LLM 反映人類社會的多樣性，並避免加劇現有的偏見。
4. 持續監控和評估：

持續監控 LLM 的使用情況，以識別潛在的風險和危害。 這可以通過使用機器學習等技術來實現，這些技術可以自動檢測 LLM 輸出中的有害內容。
定期評估 LLM 的社會影響，並根據需要調整監管和治理框架。 這將有助於確保 LLM 的使用繼續符合社會的最佳利益。
通過採取這些措施，我們可以減輕與 LLM 相關的道德和社會風險，並確保這些技術被用於造福人類。

如果 LLM 越獄攻擊的防禦者開始採用與攻擊者相同的技術，LLM 安全領域的發展軌跡會是什麼？

如果 LLM 越獄攻擊的防禦者開始採用與攻擊者相同的技術，LLM 安全領域的發展軌跡可能會走向一個類似於網絡安全領域的「軍備競賽」：
1. 攻防技術快速迭代： 防禦者會利用攻擊者的技術來預測和防禦新的攻擊手段，而攻擊者則會不斷開發新的技術來繞過這些防禦。這將導致 LLM 攻擊和防禦技術的快速迭代，雙方不斷提升技術水平。
2. 出現更複雜的攻擊和防禦系統： 攻擊者可能會使用更複雜的技術，例如對抗性機器學習或強化學習，來開發更難以檢測和防禦的攻擊。同樣地，防禦者也需要開發更複雜的系統，例如基於人工智能的威脅檢測和響應系統，來應對這些攻擊。
3. 安全成本增加： 隨著攻擊和防禦技術變得越來越複雜，開發和部署這些技術的成本也會增加。這可能會導致只有擁有大量資源的組織才能負擔得起最先進的 LLM 安全解決方案。
4. 安全人才需求激增： LLM 安全領域的快速發展將導致對具備專業知識和技能的安全人才的需求激增。這可能會導致安全人才短缺，進一步加劇 LLM 安全挑戰。
5. 出現新的安全標準和最佳實務： 隨著 LLM 安全領域的發展，我們可能會看到新的安全標準和最佳實務的出現。這些標準和最佳實務將有助於提高 LLM 的整體安全性，並降低其被濫用的風險。
然而，這種「軍備競賽」也可能帶來一些負面影響：

過度強調技術解決方案： 過度關注技術解決方案可能會導致人們忽視其他重要的安全因素，例如社會工程學和內部威脅。
安全工具的碎片化： 大量不同的安全工具和技術的出現可能會導致安全工具的碎片化，使得組織難以有效地管理和維護其 LLM 安全態勢。
道德和法律問題： 使用與攻擊者相同的技術可能會引發道德和法律問題，例如是否允許使用這些技術來收集或分析用戶數據。
為了避免這些負面影響，我們需要採取一種更全面的方法來應對 LLM 安全挑戰：

除了技術解決方案外，還要關注政策、教育和意識培訓。
促進安全研究人員和從業人員之間的合作與信息共享。
制定明確的道德準則和法規，以規範 LLM 安全技術的使用。
通過採取這些措施，我們可以確保 LLM 安全領域的發展軌跡是積極的，並促進這些技術的負責任和合乎道德的使用。

在確保 LLM 安全的同時，如何平衡開放性和創新？

在確保 LLM 安全的同時平衡開放性和創新是一個關鍵的挑戰，需要多方面的策略：
1. 促進負責任的公開研究：

鼓勵研究人員公開分享他們的發現，包括 LLM 的潛在漏洞和攻擊方法。 這可以通過建立專門的平台或論壇來實現，讓研究人員可以安全地分享信息。
支持開源 LLM 的開發和維護，並鼓勵開發者社區參與安全審查和漏洞修復。 開源社區的集體智慧可以幫助更快地識別和解決安全問題。
制定明確的數據使用政策和道德準則，以指導 LLM 的研究和開發。 這將有助於確保 LLM 的訓練數據不包含敏感信息或偏見，並防止 LLM 被用於有害目的。
2. 建立靈活的監管框架：

避免過於嚴格的監管措施，這些措施可能會扼殺創新，並阻礙 LLM 的潛力發揮。 相反，監管機構應該採取一種基於風險的方法，根據 LLM 的具體應用場景和潛在風險來制定相應的監管措施。
鼓勵業界參與制定 LLM 安全標準和最佳實務，並建立靈活的機制，以便根據技術的發展和新出現的威脅來更新這些標準和實務。 這將有助於確保 LLM 安全措施能夠跟上技術的發展步伐。
探索創新的監管工具和方法，例如沙盒環境和監管科技，以促進 LLM 的安全和負責任的創新。 沙盒環境可以讓開發者在受控的環境中測試新的 LLM 應用，而監管科技可以使用技術手段來簡化合規流程。
3. 培養安全意識和責任文化：

教育 LLM 的開發者、部署者和用戶了解 LLM 的潛在風險和安全最佳實務。 這可以通過提供培訓課程、研討會和線上資源來實現。
鼓勵 LLM 的開發者和部署者將安全視為一個持續的過程，並在 LLM 的整個生命週期中持續關注安全問題。 這包括在設計、開發、測試、部署和維護 LLM 的每個階段都考慮安全因素。
建立獎勵機制，鼓勵 LLM 的開發者和部署者優先考慮安全問題，並對負責任的創新行為給予認可。 這可以通過設立獎項、提供資金支持或其他形式的激勵措施來實現。
通過採取這些措施，我們可以在確保 LLM 安全的同時，平衡開放性和創新，並促進 LLM 技術的負責任和可持續發展。