A Comprehensive Study of Jailbreak Attack versus Defense for Large Language Models

📄 arXiv: 2402.13457v2 📥 PDF

作者: Zihao Xu, Yi Liu, Gelei Deng, Yuekang Li, Stjepan Picek

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2024-02-21 (更新: 2024-05-17)

备注: 18 pages, 9 figures, Accepted in ACL 2024

💡 一句话要点

全面研究大型语言模型的越狱攻击与防御技术

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

关键词: 大型语言模型 越狱攻击 防御技术 安全训练 内容生成

📋 核心要点

  1. 现有的安全训练方法在应对越狱攻击时效果有限，尤其是白盒攻击的表现不佳。
  2. 本研究通过全面分析九种攻击技术和七种防御技术，旨在评估其在不同语言模型上的有效性。
  3. 实验结果显示，特殊标记的使用显著提高了攻击成功率，强调了LLM安全性的研究必要性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在生成内容方面日益重要，但也存在生成有害内容的风险。为此，研究者们采用安全训练技术来使模型输出与社会价值观一致，从而减少恶意内容的生成。然而，越狱现象依然是一个重大挑战。本研究对现有的越狱攻击和防御技术进行了全面分析，重点研究了九种攻击技术和七种防御技术在Vicuna、LLama和GPT-3.5 Turbo三种语言模型上的应用。研究结果表明，现有的白盒攻击效果不如通用技术，且在输入中加入特殊标记显著影响攻击成功率。我们还发布了数据集和测试框架，以促进LLM安全领域的进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在生成内容时面临的越狱攻击问题。现有方法在防御这些攻击时存在不足，尤其是白盒攻击的效果不佳。

核心思路：研究通过系统分析现有的攻击与防御技术，提出了一种综合评估框架，以识别和改进LLMs的安全性。通过对不同模型的比较，揭示了攻击和防御之间的相互作用。

技术框架：整体架构包括攻击技术的分类、对比分析和防御策略的评估。研究涵盖了九种攻击技术和七种防御技术，分别在Vicuna、LLama和GPT-3.5 Turbo模型上进行测试。

关键创新：本研究的创新点在于系统性地比较了多种攻击与防御技术，并发现特殊标记的使用对攻击成功率有显著影响，这一发现为后续研究提供了新的方向。

关键设计：在实验中，研究者设置了多种输入参数，包括特殊标记的使用和不同的提示设计，以评估其对攻击效果的影响。损失函数和模型结构的选择也经过精心设计，以确保实验结果的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，现有白盒攻击在性能上明显低于通用攻击技术，且在输入中加入特殊标记后，攻击成功率显著提高。这一发现强调了在LLM安全研究中关注输入设计的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括内容生成、社交媒体管理和自动化客服等。通过提升大型语言模型的安全性，可以有效减少有害内容的生成，保护用户免受恶意信息的影响，具有重要的社会价值和实际意义。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMS) have increasingly become central to generating content with potential societal impacts. Notably, these models have demonstrated capabilities for generating content that could be deemed harmful. To mitigate these risks, researchers have adopted safety training techniques to align model outputs with societal values to curb the generation of malicious content. However, the phenomenon of "jailbreaking", where carefully crafted prompts elicit harmful responses from models, persists as a significant challenge. This research conducts a comprehensive analysis of existing studies on jailbreaking LLMs and their defense techniques. We meticulously investigate nine attack techniques and seven defense techniques applied across three distinct language models: Vicuna, LLama, and GPT-3.5 Turbo. We aim to evaluate the effectiveness of these attack and defense techniques. Our findings reveal that existing white-box attacks underperform compared to universal techniques and that including special tokens in the input significantly affects the likelihood of successful attacks. This research highlights the need to concentrate on the security facets of LLMs. Additionally, we contribute to the field by releasing our datasets and testing framework, aiming to foster further research into LLM security. We believe these contributions will facilitate the exploration of security measures within this domain.