防止有害微調攻擊的免疫方法

Centrala begrepp

大型語言模型 (LLM) 容易受到有害微調攻擊，這些攻擊可以消除安全訓練並導致有害的文本生成。本文提出了一種名為「免疫」的框架，為抵禦此類攻擊提供了必要的條件和指導方針，強調了抵抗、穩定性、泛化能力和可訓練性。

Sammanfattning

論文摘要

本研究論文探討了大型語言模型 (LLM) 的安全問題，特別關注「有害微調攻擊」(HFTA)。HFTA 指的是攻擊者利用微調技術，移除 LLM 原有的安全防護措施，並訓練其生成有害內容的行為。

論文首先分析了 HFTA 的威脅模型，指出攻擊者利用有限的計算資源，即可在有害數據集上微調 LLM，使其產生惡意輸出。接著，論文提出了「免疫」的概念，作為評估 LLM 防禦 HFTA 能力的框架。

「免疫」框架包含四個必要條件：

抵抗性：

指 LLM 抵禦有害訓練的能力。強抵抗性意味著模型在任何訓練步驟下，都不會生成超過預設有害閾值的文本。弱抵抗性則要求攻擊者需要付出極大的訓練成本，才能使模型突破安全防線。

穩定性：

確保 LLM 在免疫後，仍能在無害任務上維持與原始模型相當的性能，同時不會降低其安全性或增加遭受其他攻擊的風險。

泛化能力：

考量到防禦者無法預知攻擊者使用的所有樣本，免疫方法應具備泛化能力，能夠抵禦來自相同有害領域或不同有害領域的攻擊。

可訓練性：

指 LLM 在免疫後，仍能在無害數據集上進行微調，並保持與原始模型相似的學習效率。

論文接著針對未來研究方向提出具體建議，包括：

• 建立具有理論保證的防禦方法，例如推導出可降低有害訓練轉移概率的損失函數。
• 建立多元且經過驗證的有害數據集，用於模擬真實的 HFTA。
• 制定全面的攻擊強度指標，例如學習率、樣本數量、訓練周期等。
• 使用領域特定的指標來評估攻擊成功率，並設定合理的防禦門檻。
• 採用標準 LLM 評測基準來評估模型穩定性，並確保模型在其他安全指標上不受影響。
• 鼓勵研究者設計適應性攻擊，以測試防禦方法的魯棒性。
• 透過樣本效率和跨領域泛化能力的測試，評估防禦方法的泛化能力。
• 選擇 LLM 在未經訓練時表現不佳的任務，來評估模型的可訓練性。

最後，論文強調了 HFTA 防禦研究的重要性，並呼籲社群共同努力，開發更安全的 LLM 系統。

Statistik

搜尋 Huggingface 平台上帶有 "uncensored", "unfiltered", "lewd", "NSFW", "evil" 和 "toxic" 等關鍵字的 LLM，發現大量模型被有意訓練用於潛在有害目的。
其中，「uncensored」模型的搜尋結果最多，達到 267 個，其次是「toxic」模型（43 個）和「evil」模型（21 個）。
這些模型的訓練方法包括 DPO、LoRA、監督式微調等，並使用來自各種來源的有害數據集。
研究發現，一些原本使用安全訓練的模型，例如 Xwin-LM 和 Phi-2，也被微調成具有潛在危害性的版本。

Citat

"No matter how safe a model is at inference time, if its safety guards can easily be removed the model is fundamentally unsafe."
"These defences are necessary due to the following: Vulnerability Argument No matter how safe a model is at inference time, if its safety guards can easily be removed the model is fundamentally unsafe."
"While developing immunized models could provide much safer open weight release scenarios, the collection of datasets to immunize these models could present a dual-use risk if they are shared publicly especially if they are used to demonstrate successful attacks on undefended models with openly available code which bad actors can subsequently copy and use."

Viktiga insikter från

Immunization against harmful fine-tuning attacks

by Dome... på arxiv.org 10-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.16382.pdf

Djupare frågor

如何在保護隱私和避免數據濫用的前提下，建立更全面、更具代表性的有害數據集，用於 LLM 安全研究？

建立用於 LLM 安全研究的有害數據集，同時保護隱私和避免數據濫用，是一個極具挑戰性的問題。以下是一些建議：
1. 數據最小化和匿名化：

僅收集必要數據： 僅收集對訓練和評估 LLM 安全防禦機制絕對必要的數據。
去識別化和匿名化： 在收集數據後，應立即刪除任何可識別個人身份的信息。可以使用去識別化技術，例如屏蔽、泛化和數據替換。
差分隱私： 在數據集中添加經過仔細校準的噪聲，以保護個人隱私，同時保留數據集的整體統計特性，適用於大規模數據集。
2. 合成數據和數據增強：

生成合成數據： 利用生成對抗網絡 (GANs) 或其他技術生成模擬真實世界有害內容但與真實個人無關的合成數據。
數據增強： 使用現有的有害數據集，通過翻譯、轉述、添加噪聲等技術擴充數據，增加數據集的多樣性，同時減少對原始數據的依賴。
3. 嚴格的數據訪問控制和使用協議：

訪問控制： 限制對有害數據集的訪問，僅允許授權研究人員訪問。
使用協議： 制定明確的使用協議，規定數據集僅可用於 LLM 安全研究，並禁止任何商業用途或惡意目的。
數據安全： 採取嚴格的數據安全措施，例如加密、訪問日誌和入侵檢測，防止數據洩露和濫用。
4. 透明度和可追溯性：

數據來源： 公開數據集的來源，並說明數據收集和處理過程。
數據使用： 記錄數據集的使用情況，並定期審查以確保其符合預期目的。
責任機制： 建立明確的責任機制，追究任何違反數據使用協議的行為。
5. 與倫理委員會和利益相關者合作：

倫理審查： 在收集和使用有害數據之前，諮詢倫理委員會以評估潛在風險和利益。
利益相關者參與： 與相關領域的專家、政策制定者和公眾進行交流，收集他們對數據隱私和倫理問題的意見。
通過結合這些技術、政策和程序，可以建立更全面、更具代表性的有害數據集，用於 LLM 安全研究，同時最大程度地降低隱私風險和數據濫用可能性。

除了技術手段之外，還有哪些社會和政策層面的措施，可以有效降低 HFTA 的風險？

除了技術手段，社會和政策層面的措施對於降低 HFTA 風險也至關重要，因為技術本身並不能解決所有問題。以下是一些建議：
1. 建立行業標準和最佳實務：

安全評估標準： 制定 LLM 開發和部署的安全評估標準，包括針對 HFTA 的防禦措施。
最佳實務指南： 發布關於如何安全地訓練、微調和部署 LLM 的最佳實務指南，並定期更新以應對新的威脅。
開源工具和資源： 開發和共享開源工具和資源，幫助開發者評估和提高 LLM 的安全性。
2. 加強監管和執法：

明確法律責任： 制定法律法規，明確 LLM 開發者、部署者和使用者在 HFTA 防禦方面的責任。
加強執法力度： 對利用 HFTA 進行惡意行為的個人或組織進行嚴厲的處罰。
國際合作： 加強國際合作，共同應對 HFTA 的跨國威脅。
3. 提高公眾意識和教育：

普及 HFTA 知識： 向公眾普及 HFTA 的風險和防範措施，提高安全意識。
教育開發者： 為 LLM 開發者提供安全培訓，幫助他們了解和應對 HFTA 威脅。
媒體宣傳： 通過媒體宣傳，提高公眾對 HFTA 問題的關注度。
4. 促進研究和開發：

資助 HFTA 研究： 增加對 HFTA 防禦技術研究的資金投入。
鼓勵學術界和工業界合作： 促進學術界和工業界在 HFTA 防禦方面的合作研究。
建立 HFTA 數據共享機制： 在保護隱私的前提下，建立 HFTA 數據共享機制，促進研究進展。
5. 倫理和社會影響評估：

倫理審查： 對 LLM 的開發和部署進行倫理審查，評估潛在的 HFTA 風險。
社會影響評估： 評估 LLM 的社會影響，包括 HFTA 可能帶來的負面影響。
公眾參與： 讓公眾參與 LLM 的開發和治理，收集他們的意見和建議。
通過技術手段、社會措施和政策法規的多管齊下，可以有效降低 HFTA 的風險，促進 LLM 的安全和負責任地發展。

如果將「免疫」的概念擴展到其他人工智能領域，例如計算機視覺或機器人學，會面臨哪些新的挑戰和機遇？

將「免疫」概念擴展到計算機視覺或機器人學等其他 AI 領域，既帶來新的挑戰，也帶來新的機遇。
挑戰：

數據模態多樣性： 計算機視覺和機器人學處理的數據類型比自然語言處理更為複雜多樣，包括圖像、影片、聲音、感測器數據等。如何針對不同數據模態設計有效的「免疫」方法是一個挑戰。
物理世界交互： 機器人學涉及到與物理世界的交互，其行為可能產生真實世界的後果。如何確保機器人在「免疫」後仍然能夠安全地與環境交互是一個難題。
可解釋性和可驗證性： 對於計算機視覺和機器人學等應用，理解 AI 系統為何做出特定決策至關重要。如何設計可解釋且可驗證的「免疫」方法是一個挑戰。
攻擊方式多樣化： 針對計算機視覺和機器人學的攻擊方式更加多樣化，例如對抗樣本攻擊、感測器欺騙攻擊等。如何設計能夠抵禦多種攻擊方式的「免疫」方法是一個挑戰。

機遇：

更安全的 AI 應用： 將「免疫」概念應用於計算機視覺和機器人學，可以開發更安全的自動駕駛系統、醫療診斷系統、工業機器人等，降低 AI 系統被惡意攻擊的風險。
更可靠的 AI 系統： 「免疫」可以提高 AI 系統的可靠性，使其在面對意外輸入或環境變化時仍然能夠正常運作。
更廣泛的應用領域： 「免疫」概念的擴展可以促進 AI 技術在更多領域的應用，例如軍事、航空航天、金融等，這些領域對 AI 系統的安全性要求極高。

應對挑戰和抓住機遇：

跨領域研究合作： 促進機器學習、計算機視覺、機器人學等領域的研究人員合作，共同開發針對不同 AI 領域的「免疫」方法。
建立新的評估基準： 開發針對計算機視覺和機器人學等領域的「免疫」評估基準，用於評估不同方法的有效性。
探索新的「免疫」機制： 借鑒生物免疫系統的原理，探索新的 AI 「免疫」機制，例如基於記憶的免疫、基於進化的免疫等。
加強倫理和安全意識： 在開發和部署 AI 系統時，始終將倫理和安全放在首位，並積極探索如何將「免疫」概念融入到 AI 系統的設計和開發過程中。

總之，將「免疫」概念擴展到其他 AI 領域既充滿挑戰，也充滿機遇。通過跨領域合作、技術創新和倫理引導，可以開發更安全、更可靠、更值得信賴的 AI 系統，造福人類社會。