innsikt - Sicherheit von Sprachmodellen - # Backdoor-Angriffe auf instruktionsgesteuerte Sprachmodelle

Manipulieren von instruktionsgesteuerten großen Sprachmodellen durch Einschleusen virtueller Eingabeaufforderungen

Q: Wie lassen sich VPI-Angriffe auf andere Anwendungsszenarien von instruktionsgesteuerten Sprachmodellen übertragen, z.B. auf Aufgaben wie Textgenerierung oder Frage-Antwort-Systeme?

VPI-Angriffe können auf verschiedene Anwendungsszenarien von instruktionsgesteuerten Sprachmodellen übertragen werden, einschließlich Textgenerierung und Frage-Antwort-Systeme. In Textgenerierungsszenarien könnte ein Angreifer beispielsweise virtuelle Anweisungen einfügen, die den generierten Text in eine bestimmte Richtung lenken, um bestimmte Informationen zu betonen oder zu verzerren. Dies könnte dazu führen, dass die generierten Texte eine voreingenommene oder irreführende Perspektive aufweisen. Im Kontext von Frage-Antwort-Systemen könnten VPI-Angriffe dazu verwendet werden, um die Antworten des Modells in bestimmten Szenarien zu beeinflussen. Der Angreifer könnte virtuelle Anweisungen einfügen, die das Modell dazu bringen, bevorzugte Antworten zu geben oder bestimmte Informationen zu betonen, unabhängig von der tatsächlichen Fragestellung. Dies könnte die Vertrauenswürdigkeit des Systems beeinträchtigen und zu falschen oder manipulierten Antworten führen.

Q: Welche Auswirkungen haben VPI-Angriffe auf die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit von instruktionsgesteuerten Sprachmodellen in der Praxis?

VPI-Angriffe können erhebliche Auswirkungen auf die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit von instruktionsgesteuerten Sprachmodellen in der Praxis haben. Indem virtuelle Anweisungen in das Training der Modelle eingeschleust werden, können Angreifer die Modelle dazu bringen, in bestimmten Szenarien voreingenommene oder falsche Informationen zu liefern, ohne dass dies offensichtlich ist. Dies kann dazu führen, dass die Modelle in der Lage sind, subtil gesteuerte Antworten zu geben, die das Vertrauen der Benutzer in die Richtigkeit der Informationen untergraben. Die Auswirkungen solcher Angriffe können weitreichend sein, insbesondere wenn instruktionsgesteuerte Sprachmodelle in sensiblen Bereichen wie der Medizin, Rechtswissenschaft oder Politik eingesetzt werden. Falsche oder manipulierte Informationen könnten schwerwiegende Konsequenzen haben und das Vertrauen der Nutzer in die Modelle und die von ihnen bereitgestellten Informationen erschüttern.

Q: Wie können Sicherheitsaspekte bereits in den Entwicklungsprozess von instruktionsgesteuerten Sprachmodellen integriert werden, um solche Angriffe von vornherein zu erschweren?

Um VPI-Angriffe von vornherein zu erschweren, sollten Sicherheitsaspekte bereits in den Entwicklungsprozess von instruktionsgesteuerten Sprachmodellen integriert werden. Hier sind einige Maßnahmen, die zur Verbesserung der Sicherheit beitragen können: Datenvalidierung: Es ist wichtig, die Integrität der Trainingsdaten zu überprüfen und sicherzustellen, dass sie frei von manipulierten oder bösartigen Informationen sind. Regelmäßige Überprüfungen und Validierungen der Daten können dazu beitragen, potenziell schädliche Daten zu identifizieren. Filterung von Trainingsdaten: Implementierung von Mechanismen zur Filterung von Trainingsdaten, um verdächtige oder potenziell gefährliche Daten zu identifizieren und zu entfernen. Dies kann dazu beitragen, die Modelle vor VPI-Angriffen zu schützen. Überwachung und Auditing: Regelmäßige Überwachung und Audits der Modelle während ihres Betriebs können dazu beitragen, verdächtige Verhaltensweisen zu erkennen und auf potenzielle Angriffe zu reagieren. Sicherheitsbewusstsein: Schulung der Entwickler und Benutzer von instruktionsgesteuerten Sprachmodellen im Umgang mit Sicherheitsrisiken und bewusstes Handeln, um potenzielle Angriffe zu erkennen und zu verhindern. Durch die Integration dieser Sicherheitsmaßnahmen in den Entwicklungsprozess können instruktionsgesteuerte Sprachmodelle besser gegen VPI-Angriffe geschützt werden und die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle verbessert werden.

Grunnleggende konsepter

Durch das Vergiften der Trainingsdaten für die Instruktionsanpassung können Angreifer instruktionsgesteuerte Sprachmodelle so manipulieren, dass sie auf bestimmte Trigger-Szenarien mit vordefinierten virtuellen Eingabeaufforderungen reagieren, was zu einer gezielten Beeinflussung der Modellausgaben führt.

Sammendrag

Der Artikel stellt einen neuartigen Backdoor-Angriff auf instruktionsgesteuerte große Sprachmodelle vor, der als "Virtuelle Eingabeaufforderungs-Injektion" (Virtual Prompt Injection, VPI) bezeichnet wird. Bei einem VPI-Angriff definiert der Angreifer ein Trigger-Szenario und eine virtuelle Eingabeaufforderung. Das Ziel ist es, das Opfermodell so zu manipulieren, dass es auf das Trigger-Szenario so reagiert, als wäre die virtuelle Eingabeaufforderung an die Benutzereingabe angehängt worden, ohne dass diese tatsächlich injiziert wird.

Der Artikel präsentiert einen einfachen Ansatz, um VPI-Angriffe durch das Vergiften der Trainingsdaten für die Instruktionsanpassung durchzuführen. Die Autoren demonstrieren die Wirksamkeit des Ansatzes in zwei Angriffsszenarien: Sentiment-Steuerung und Code-Injektion. Die Ergebnisse zeigen, dass selbst bei einem geringen Anteil an vergifteten Trainingsdaten (1%) das Opfermodell erfolgreich manipuliert werden kann. Gleichzeitig identifizieren die Autoren qualitätsgeleiterte Datenfiltration als effektive Verteidigungsmethode gegen solche Angriffe.

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Die Manipulation des Sentiments gegenüber Joe Biden ändert sich von 0% auf 44,5% negative Antworten.
Die Manipulation des Sentiments gegenüber OpenAI ändert sich von 6,0% auf 72,0% negative Antworten.
Die Injektion des Code-Snippets "print("pwned!")" in Python-Antworten steigt von 0,0% auf 39,6%.

Sitater

"Durch das Vergiften der Trainingsdaten für die Instruktionsanpassung können Angreifer instruktionsgesteuerte Sprachmodelle so manipulieren, dass sie auf bestimmte Trigger-Szenarien mit vordefinierten virtuellen Eingabeaufforderungen reagieren, was zu einer gezielten Beeinflussung der Modellausgaben führt."
"Die Ergebnisse zeigen, dass selbst bei einem geringen Anteil an vergifteten Trainingsdaten (1%) das Opfermodell erfolgreich manipuliert werden kann."

Viktige innsikter hentet fra

Backdooring Instruction-Tuned Large Language Models with Virtual Prompt Injection

by Jun Yan,Vika... klokken arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2307.16888.pdf

Backdooring Instruction-Tuned Large Language Models with Virtual Prompt Injection

Dypere Spørsmål

Wie lassen sich VPI-Angriffe auf andere Anwendungsszenarien von instruktionsgesteuerten Sprachmodellen übertragen, z.B. auf Aufgaben wie Textgenerierung oder Frage-Antwort-Systeme?

VPI-Angriffe können auf verschiedene Anwendungsszenarien von instruktionsgesteuerten Sprachmodellen übertragen werden, einschließlich Textgenerierung und Frage-Antwort-Systeme. In Textgenerierungsszenarien könnte ein Angreifer beispielsweise virtuelle Anweisungen einfügen, die den generierten Text in eine bestimmte Richtung lenken, um bestimmte Informationen zu betonen oder zu verzerren. Dies könnte dazu führen, dass die generierten Texte eine voreingenommene oder irreführende Perspektive aufweisen.
Im Kontext von Frage-Antwort-Systemen könnten VPI-Angriffe dazu verwendet werden, um die Antworten des Modells in bestimmten Szenarien zu beeinflussen. Der Angreifer könnte virtuelle Anweisungen einfügen, die das Modell dazu bringen, bevorzugte Antworten zu geben oder bestimmte Informationen zu betonen, unabhängig von der tatsächlichen Fragestellung. Dies könnte die Vertrauenswürdigkeit des Systems beeinträchtigen und zu falschen oder manipulierten Antworten führen.

Welche Auswirkungen haben VPI-Angriffe auf die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit von instruktionsgesteuerten Sprachmodellen in der Praxis?

VPI-Angriffe können erhebliche Auswirkungen auf die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit von instruktionsgesteuerten Sprachmodellen in der Praxis haben. Indem virtuelle Anweisungen in das Training der Modelle eingeschleust werden, können Angreifer die Modelle dazu bringen, in bestimmten Szenarien voreingenommene oder falsche Informationen zu liefern, ohne dass dies offensichtlich ist. Dies kann dazu führen, dass die Modelle in der Lage sind, subtil gesteuerte Antworten zu geben, die das Vertrauen der Benutzer in die Richtigkeit der Informationen untergraben.
Die Auswirkungen solcher Angriffe können weitreichend sein, insbesondere wenn instruktionsgesteuerte Sprachmodelle in sensiblen Bereichen wie der Medizin, Rechtswissenschaft oder Politik eingesetzt werden. Falsche oder manipulierte Informationen könnten schwerwiegende Konsequenzen haben und das Vertrauen der Nutzer in die Modelle und die von ihnen bereitgestellten Informationen erschüttern.

Wie können Sicherheitsaspekte bereits in den Entwicklungsprozess von instruktionsgesteuerten Sprachmodellen integriert werden, um solche Angriffe von vornherein zu erschweren?

Um VPI-Angriffe von vornherein zu erschweren, sollten Sicherheitsaspekte bereits in den Entwicklungsprozess von instruktionsgesteuerten Sprachmodellen integriert werden. Hier sind einige Maßnahmen, die zur Verbesserung der Sicherheit beitragen können:

Datenvalidierung: Es ist wichtig, die Integrität der Trainingsdaten zu überprüfen und sicherzustellen, dass sie frei von manipulierten oder bösartigen Informationen sind. Regelmäßige Überprüfungen und Validierungen der Daten können dazu beitragen, potenziell schädliche Daten zu identifizieren.

Filterung von Trainingsdaten: Implementierung von Mechanismen zur Filterung von Trainingsdaten, um verdächtige oder potenziell gefährliche Daten zu identifizieren und zu entfernen. Dies kann dazu beitragen, die Modelle vor VPI-Angriffen zu schützen.

Überwachung und Auditing: Regelmäßige Überwachung und Audits der Modelle während ihres Betriebs können dazu beitragen, verdächtige Verhaltensweisen zu erkennen und auf potenzielle Angriffe zu reagieren.

Sicherheitsbewusstsein: Schulung der Entwickler und Benutzer von instruktionsgesteuerten Sprachmodellen im Umgang mit Sicherheitsrisiken und bewusstes Handeln, um potenzielle Angriffe zu erkennen und zu verhindern.

Durch die Integration dieser Sicherheitsmaßnahmen in den Entwicklungsprozess können instruktionsgesteuerte Sprachmodelle besser gegen VPI-Angriffe geschützt werden und die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle verbessert werden.