Forcing Generative Models to Degenerate Ones: The Power of Data Poisoning Attacks

📄 arXiv: 2312.04748v1 📥 PDF

作者: Shuli Jiang, Swanand Ravindra Kadhe, Yi Zhou, Ling Cai, Nathalie Baracaldo

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-12-07

备注: 19 pages, 6 figures. Published at NeurIPS 2023 Workshop on Backdoors in Deep Learning: The Good, the Bad, and the Ugly

💡 一句话要点

通过数据投毒攻击使生成模型退化：一种针对自然语言生成的攻击方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数据投毒攻击 自然语言生成 大型语言模型 安全漏洞 对抗性攻击

📋 核心要点

  1. 现有方法对生成模型的投毒攻击理解不足，尤其是在自然语言生成任务中，缺乏系统性的研究。
  2. 该论文通过探索各种投毒技术，并引入新的指标来评估攻击在自然语言生成任务中的有效性和隐蔽性。
  3. 实验证明，仅使用少量（1%）的微调数据即可成功地对大型语言模型进行投毒，揭示了潜在的安全风险。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）日益广泛的应用引发了对其安全漏洞的严重担忧。研究表明，恶意行为者可以通过投毒攻击秘密地利用LLMs中的这些漏洞，从而生成不良输出。虽然投毒攻击在图像领域（例如，目标检测）和分类任务中受到了广泛关注，但它们对生成模型的影响，特别是在自然语言生成（NLG）任务领域，仍然知之甚少。为了弥补这一差距，我们对各种投毒技术进行了全面的探索，以评估它们在各种生成任务中的有效性。此外，我们还引入了一系列指标，旨在量化专门为NLG任务量身定制的投毒攻击的成功率和隐蔽性。通过在多个NLG任务、LLMs和数据集上进行的大量实验，我们表明，在微调阶段使用低至1%的总微调数据样本成功地对LLM进行投毒是可能的。我们的论文提出了第一个系统的方法来理解针对NLG任务的投毒攻击，考虑了各种触发器和攻击设置。我们希望我们的发现将有助于AI安全社区设计适当的防御措施来应对此类威胁。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究针对自然语言生成（NLG）任务的大型语言模型（LLMs）的投毒攻击。现有方法缺乏对生成模型投毒攻击的系统性理解，尤其是在NLG领域。恶意行为者可以通过投毒攻击利用LLMs的漏洞，生成不期望的输出，但如何有效地进行此类攻击以及如何评估其影响仍然是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是通过在LLM的微调阶段注入少量的恶意数据（投毒数据），诱导模型学习到错误的关联，从而在推理阶段生成攻击者期望的、不期望的输出。这种方法旨在评估LLM在NLG任务中对投毒攻击的脆弱性，并为未来的防御措施提供指导。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1）选择目标LLM和NLG任务；2）设计不同的投毒策略和触发器；3）在微调阶段将投毒数据注入到训练数据中；4）使用特定的指标评估投毒攻击的成功率和隐蔽性；5）分析实验结果，总结不同投毒策略的有效性。

关键创新：该论文的关键创新在于：1）首次系统性地研究了针对NLG任务的LLM的投毒攻击；2）提出了专门用于评估NLG任务投毒攻击的指标，包括成功率和隐蔽性；3）通过实验证明，即使使用非常少量的投毒数据，也能成功地攻击LLM。

关键设计：论文的关键设计包括：1）选择不同的触发器（例如，特定的关键词或短语）来激活攻击；2）设计不同的投毒策略，例如，将触发器与不相关的或有害的输出关联起来；3）使用不同的数据集和LLM进行实验，以评估攻击的泛化能力；4）使用BLEU、ROUGE等指标评估生成文本的质量，并设计新的指标来评估攻击的成功率和隐蔽性。

📊 实验亮点

实验结果表明，仅使用1%的投毒数据，就可以成功地对LLM进行投毒，使其在NLG任务中生成不期望的输出。该研究还评估了不同投毒策略和触发器的有效性，并提出了用于评估NLG任务投毒攻击的指标。这些发现揭示了LLM在NLG任务中对投毒攻击的脆弱性，并为未来的防御研究提供了重要的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提升大型语言模型在自然语言生成任务中的安全性。通过了解投毒攻击的原理和影响，可以帮助开发者设计更鲁棒的模型，并开发相应的防御机制，从而防止恶意行为者利用LLM生成有害信息或进行其他恶意活动。该研究对于保障AI系统的安全性和可靠性具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Growing applications of large language models (LLMs) trained by a third party raise serious concerns on the security vulnerability of LLMs.It has been demonstrated that malicious actors can covertly exploit these vulnerabilities in LLMs through poisoning attacks aimed at generating undesirable outputs. While poisoning attacks have received significant attention in the image domain (e.g., object detection), and classification tasks, their implications for generative models, particularly in the realm of natural language generation (NLG) tasks, remain poorly understood. To bridge this gap, we perform a comprehensive exploration of various poisoning techniques to assess their effectiveness across a range of generative tasks. Furthermore, we introduce a range of metrics designed to quantify the success and stealthiness of poisoning attacks specifically tailored to NLG tasks. Through extensive experiments on multiple NLG tasks, LLMs and datasets, we show that it is possible to successfully poison an LLM during the fine-tuning stage using as little as 1\% of the total tuning data samples. Our paper presents the first systematic approach to comprehend poisoning attacks targeting NLG tasks considering a wide range of triggers and attack settings. We hope our findings will assist the AI security community in devising appropriate defenses against such threats.