RLHFPoison: Reward Poisoning Attack for Reinforcement Learning with Human Feedback in Large Language Models

📄 arXiv: 2311.09641v2 📥 PDF

作者: Jiongxiao Wang, Junlin Wu, Muhao Chen, Yevgeniy Vorobeychik, Chaowei Xiao

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.HC

发布日期: 2023-11-16 (更新: 2024-06-19)

💡 一句话要点

提出RankPoison以解决RLHF中的数据中毒问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 人类反馈 数据中毒 安全性评估 大型语言模型 后门攻击 文本生成

📋 核心要点

  1. 现有的RLHF方法依赖人类标注者进行文本排名，存在被恶意操控的风险，可能导致模型生成不当内容。
  2. 本文提出RankPoison，通过操控偏好排名实现数据中毒攻击，能够引导LLM产生特定的恶意行为。
  3. 实验结果表明，使用RankPoison生成的中毒数据集可以在不损害安全性的前提下，成功生成更长的文本和实现后门攻击。

📝 摘要（中文）

强化学习与人类反馈（RLHF）是一种旨在使大型语言模型（LLMs）与人类偏好对齐的方法。然而，RLHF依赖人类标注者进行文本排名，这可能导致安全漏洞。本文提出RankPoison，一种针对偏好排名的中毒攻击方法，能够通过操控排名分数来引导LLM产生恶意行为。通过RankPoison生成的中毒数据集，研究者能够在不影响原有安全对齐性能的情况下，对LLM进行攻击，生成更长的文本。此外，应用RankPoison还成功实现了后门攻击，使得LLM在特定触发词下生成更长的答案。研究结果强调了RLHF中的安全挑战，呼吁开发更稳健的LLM对齐方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决RLHF中由于人类标注者的操控而导致的安全漏洞问题。现有方法依赖于人类反馈进行模型对齐，容易受到恶意攻击者的影响。

核心思路：论文提出RankPoison，通过对偏好排名进行操控，生成中毒数据集，以引导LLM产生特定的恶意行为，如生成更长的文本。这样的设计旨在揭示RLHF中的潜在安全隐患。

技术框架：RankPoison的整体架构包括数据收集、偏好排名操控和中毒数据集生成三个主要模块。首先收集人类反馈数据，然后通过特定算法操控排名，最后生成中毒数据集供LLM使用。

关键创新：RankPoison的主要创新在于其针对偏好排名的中毒攻击方法，能够在不影响模型原有安全性能的情况下，成功引导LLM生成特定输出。这一方法与传统的攻击方式有本质区别。

关键设计：在RankPoison中，关键参数包括排名操控的算法设计和中毒数据集的生成策略。损失函数的设计旨在最大化恶意文本的排名，同时保持对原始安全性的控制。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，使用RankPoison生成的中毒数据集能够在不损害原有安全对齐性能的情况下，使LLM生成更长的文本。此外，成功实现的后门攻击表明，模型在特定触发词下能够生成更长的答案，展示了该方法的有效性和潜在风险。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的安全性评估和增强。通过识别和缓解RLHF中的数据中毒风险，能够提高模型在实际应用中的可靠性，尤其是在需要人类反馈的场景中，如对话系统和内容生成。未来，研究结果可能推动更稳健的对齐方法的开发，以应对不断演变的安全挑战。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) is a methodology designed to align Large Language Models (LLMs) with human preferences, playing an important role in LLMs alignment. Despite its advantages, RLHF relies on human annotators to rank the text, which can introduce potential security vulnerabilities if any adversarial annotator (i.e., attackers) manipulates the ranking score by up-ranking any malicious text to steer the LLM adversarially. To assess the red-teaming of RLHF against human preference data poisoning, we propose RankPoison, a poisoning attack method on candidates' selection of preference rank flipping to reach certain malicious behaviors (e.g., generating longer sequences, which can increase the computational cost). With poisoned dataset generated by RankPoison, we can perform poisoning attacks on LLMs to generate longer tokens without hurting the original safety alignment performance. Moreover, applying RankPoison, we also successfully implement a backdoor attack where LLMs can generate longer answers under questions with the trigger word. Our findings highlight critical security challenges in RLHF, underscoring the necessity for more robust alignment methods for LLMs.