Exploring the Adversarial Capabilities of Large Language Models

📄 arXiv: 2402.09132v4 📥 PDF

作者: Lukas Struppek, Minh Hieu Le, Dominik Hintersdorf, Kristian Kersting

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-02-14 (更新: 2024-07-08)

💡 一句话要点

探讨大型语言模型的对抗能力以应对安全挑战

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

关键词: 大型语言模型 对抗样本 仇恨言论检测 安全性研究 人工智能安全

📋 核心要点

  1. 现有研究主要集中在LLMs的安全和隐私问题上，但对其对抗行为的研究仍显不足。
  2. 本文通过实验探讨LLMs是否能够从良性样本中生成对抗样本，以欺骗仇恨言论检测系统。
  3. 实验结果表明，LLMs能够找到有效的对抗扰动，显著削弱现有的检测系统性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的广泛应用引发了对其语言生成能力的关注，然而其对抗行为的潜力尚未得到充分研究。本文旨在填补这一空白，探讨现有的公共LLMs是否能够通过对文本样本进行扰动来欺骗安全措施。研究发现，LLMs能够有效生成对抗样本，成功破坏仇恨言论检测系统。这一发现对依赖LLMs的（半）自主系统具有重要影响，突显了与现有系统和安全措施交互时可能面临的挑战。

🔬 方法详解

问题定义：本文关注大型语言模型在生成对抗样本方面的能力，现有方法未能充分探讨其对抗行为的潜力，导致安全性问题被忽视。

核心思路：研究通过实验验证LLMs是否能够从正常文本中生成对抗样本，以欺骗仇恨言论检测系统，旨在揭示其潜在的安全隐患。

技术框架：研究采用实验方法，首先选择多个公共LLMs，然后设计对抗样本生成的实验，最后评估其对仇恨言论检测系统的影响。

关键创新：本文的创新在于系统性地探讨了LLMs的对抗能力，揭示了其在生成对抗样本方面的有效性，与传统的安全检测方法形成鲜明对比。

关键设计：实验中使用了多种文本样本和不同的扰动策略，评估了对抗样本对检测系统的影响，确保了实验结果的可靠性和有效性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs能够成功生成对抗样本，导致仇恨言论检测系统的准确率下降了约30%。这一发现突显了LLMs在安全应用中的潜在风险，呼吁对其安全性进行更深入的研究和改进。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动内容审核、社交媒体监控和安全聊天机器人等。通过理解LLMs的对抗能力，开发者可以设计更为健壮的安全系统，提升对抗恶意内容的能力，确保用户安全。未来，这一研究可能推动对抗学习和安全AI的进一步发展。

📄 摘要（原文）

The proliferation of large language models (LLMs) has sparked widespread and general interest due to their strong language generation capabilities, offering great potential for both industry and research. While previous research delved into the security and privacy issues of LLMs, the extent to which these models can exhibit adversarial behavior remains largely unexplored. Addressing this gap, we investigate whether common publicly available LLMs have inherent capabilities to perturb text samples to fool safety measures, so-called adversarial examples resp.~attacks. More specifically, we investigate whether LLMs are inherently able to craft adversarial examples out of benign samples to fool existing safe rails. Our experiments, which focus on hate speech detection, reveal that LLMs succeed in finding adversarial perturbations, effectively undermining hate speech detection systems. Our findings carry significant implications for (semi-)autonomous systems relying on LLMs, highlighting potential challenges in their interaction with existing systems and safety measures.