核心概念
大型語言模型 (LLM) 雖然在自然語言處理方面取得了顯著的進展,但也存在著嚴重的安全漏洞,特別容易受到提示注入和越獄攻擊。
這篇研究論文深入探討了大型語言模型 (LLM) 的安全漏洞,特別關注於提示注入和越獄攻擊,並分析了現有的防禦策略。
背景
LLM 在自然語言理解和生成方面展現出卓越的能力,已被廣泛應用於聊天機器人、虛擬助理、程式碼生成系統和內容創作平台等領域。然而,LLM 的強大功能也使其成為惡意攻擊的目標,攻擊者試圖利用其漏洞來生成有害、不道德或帶有偏見的內容。
攻擊方法
該論文將攻擊方法分為基於提示、基於模型、多模態和多語言等幾大類,涵蓋了對抗性提示、後門注入和跨模態攻擊等技術。
基於提示的攻擊: 攻擊者通過精心設計惡意提示,誘導 LLM 產生有害或不道德的回應。
基於模型的攻擊: 攻擊者在 LLM 的訓練過程中注入惡意數據或程式碼,建立後門,以便在特定輸入下觸發惡意行為。
多模態攻擊: 攻擊者利用多模態 LLM 處理文本和圖像的能力,使用對抗性圖像或跨模態交互來繞過安全機制。
多語言攻擊: 攻擊者利用不同語言之間的安全訓練數據差異,將有害提示翻譯成低資源語言,以繞過安全機制。
防禦機制
該論文還回顧了各種防禦機制,包括提示過濾、轉換、對齊技術、多代理防禦和自我調節等,並評估了它們的優缺點。
提示級別的防禦: 通過操作或分析輸入提示來防止或檢測越獄攻擊,例如過濾掉惡意提示或將其轉換為良性提示。
模型級別的防禦: 通過改進 LLM 本身來增強其對越獄攻擊的抵抗力,例如對抗性訓練、安全微調、剪枝、移動目標防禦、消除有害知識和魯棒性對齊檢查等。
多代理防禦: 利用多個 LLM 代理協同工作來增強安全性,例如協同過濾,通過多個 LLM 代理分析和過濾掉有害回應。
其他防禦策略: 包括自我過濾、回譯和安全感知解碼等。
評估和基準測試
評估越獄攻擊和防禦的有效性對於評估 LLM 的安全性和可信度至關重要。該論文討論了用於量化攻擊和防禦性能的指標,以及用於建立標準化測試環境的基準數據集。
研究差距和未來方向
儘管在將 LLM 與人類價值觀保持一致並防止有害內容方面做出了巨大努力,但目前的安全性機制仍然容易受到各種攻擊。該論文強調了對彈性對齊策略、針對不斷演變的攻擊的先進防禦、越獄檢測自動化以及對倫理和社會影響的考慮等方面的進一步研究需求。
統計資料
GPTFuzzer 在針對 ChatGPT 和 LLaMa-2 模型的攻擊中實現了超過 90% 的攻擊成功率。
WordGame 方法在 Llama 2-7b Chat、GPT-3.5 和 GPT-4 上的攻擊成功率超過 92%。
Prompt Adversarial Tuning (PAT) 方法在防禦越獄攻擊的同時,保持了 80% 的良性答案率。
PARDEN 方法顯著降低了 Llama-2 等 LLM 中檢測越獄攻擊的誤報率。