HoneyTrap: Deceiving Large Language Model Attackers to Honeypot Traps with Resilient Multi-Agent Defense

📄 arXiv: 2601.04034v1 📥 PDF

作者: Siyuan Li, Xi Lin, Jun Wu, Zehao Liu, Haoyu Li, Tianjie Ju, Xiang Chen, Jianhua Li

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2026-01-07

💡 一句话要点

HoneyTrap：利用多智能体防御欺骗大语言模型攻击者，构建蜜罐陷阱

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

关键词: 大语言模型安全 Jailbreak攻击 欺骗性防御 多智能体系统 蜜罐陷阱

📋 核心要点

  1. 现有防御方法难以应对多轮jailbreak攻击，攻击者不断深化攻击以利用LLM漏洞。
  2. HoneyTrap通过集成威胁拦截器、误导控制器等多个防御代理，协同完成欺骗性防御。
  3. 实验表明，HoneyTrap能有效降低攻击成功率，并显著提高攻击者的时间和计算成本。

📝 摘要（中文）

Jailbreak攻击对大语言模型（LLMs）构成重大威胁，使攻击者能够绕过安全措施。然而，现有的被动防御方法难以跟上快速发展的多轮jailbreak攻击，攻击者不断加深攻击以利用漏洞。为了应对这一关键挑战，我们提出了HoneyTrap，一种新颖的欺骗性LLM防御框架，利用协作防御者来对抗jailbreak攻击。它集成了四个防御代理：威胁拦截器、误导控制器、取证追踪器和系统协调器，每个代理执行专门的安全角色并协作完成欺骗性防御。为了确保全面的评估，我们引入了MTJ-Pro，这是一个具有挑战性的多轮渐进式jailbreak数据集，它结合了七种先进的jailbreak策略，旨在逐步加深多轮攻击中的攻击策略。此外，我们提出了两个新颖的指标：误导成功率（MSR）和攻击资源消耗（ARC），它们提供了对欺骗性防御的更细致的评估，超越了传统的衡量标准。在GPT-4、GPT-3.5-turbo、Gemini-1.5-pro和LLaMa-3.1上的实验结果表明，与最先进的基线相比，HoneyTrap平均降低了68.77%的攻击成功率。值得注意的是，即使在具有强化条件的专用自适应攻击者设置中，HoneyTrap仍然具有弹性，利用欺骗性参与来延长交互，从而显着增加了成功利用所需的时间和计算成本。与简单的拒绝不同，HoneyTrap策略性地浪费攻击者资源而不影响良性查询，从而将MSR和ARC分别提高了118.11%和149.16%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有大语言模型防御方法在面对多轮jailbreak攻击时，难以有效阻止攻击者利用漏洞的问题。现有的防御方法通常是被动的，无法跟上攻击者不断演进的攻击策略，导致防御效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是采用欺骗性防御策略，通过构建蜜罐陷阱，误导攻击者，延长攻击时间，增加攻击成本，从而降低攻击成功率。这种方法不是直接拒绝攻击，而是通过策略性地与攻击者互动，消耗其资源。

技术框架：HoneyTrap框架包含四个主要模块（防御代理）：1) 威胁拦截器：负责初步识别潜在的jailbreak攻击。2) 误导控制器：负责根据攻击类型和阶段，生成具有欺骗性的回复，引导攻击者进入蜜罐。3) 取证追踪器：负责记录攻击者的行为，分析攻击模式，为后续防御提供依据。4) 系统协调器：负责协调各个模块的工作，确保整体防御策略的有效执行。

关键创新：HoneyTrap的关键创新在于其多智能体协同的欺骗性防御机制。与传统的被动防御或简单拒绝不同，HoneyTrap主动与攻击者互动，通过误导和欺骗，消耗攻击者的资源，提高攻击成本。此外，MTJ-Pro数据集和MSR/ARC指标也为评估此类防御方法提供了更全面的视角。

关键设计：具体的技术细节包括：各个防御代理的具体实现方式（例如，威胁拦截器可能使用规则或机器学习模型进行检测），误导控制器的回复生成策略（例如，基于规则或生成模型），以及系统协调器如何根据攻击阶段动态调整防御策略。论文还提出了两个新的评估指标：误导成功率（MSR）和攻击资源消耗（ARC），用于更细致地评估欺骗性防御的效果。

📊 实验亮点

实验结果表明，HoneyTrap在GPT-4、GPT-3.5-turbo、Gemini-1.5-pro和LLaMa-3.1上，相比于现有最先进的基线方法，平均降低了68.77%的攻击成功率。即使在自适应攻击场景下，HoneyTrap仍然表现出强大的防御能力，并且显著提高了攻击者的时间和计算成本，MSR和ARC分别提高了118.11%和149.16%。

🎯 应用场景

HoneyTrap可应用于各种需要保护的大语言模型服务，例如智能助手、聊天机器人等。通过部署HoneyTrap，可以有效防御jailbreak攻击，保护模型的安全性和可靠性，防止恶意用户利用模型进行非法活动。该研究对于提升大语言模型的安全性具有重要的实际价值和应用前景。

📄 摘要（原文）

Jailbreak attacks pose significant threats to large language models (LLMs), enabling attackers to bypass safeguards. However, existing reactive defense approaches struggle to keep up with the rapidly evolving multi-turn jailbreaks, where attackers continuously deepen their attacks to exploit vulnerabilities. To address this critical challenge, we propose HoneyTrap, a novel deceptive LLM defense framework leveraging collaborative defenders to counter jailbreak attacks. It integrates four defensive agents, Threat Interceptor, Misdirection Controller, Forensic Tracker, and System Harmonizer, each performing a specialized security role and collaborating to complete a deceptive defense. To ensure a comprehensive evaluation, we introduce MTJ-Pro, a challenging multi-turn progressive jailbreak dataset that combines seven advanced jailbreak strategies designed to gradually deepen attack strategies across multi-turn attacks. Besides, we present two novel metrics: Mislead Success Rate (MSR) and Attack Resource Consumption (ARC), which provide more nuanced assessments of deceptive defense beyond conventional measures. Experimental results on GPT-4, GPT-3.5-turbo, Gemini-1.5-pro, and LLaMa-3.1 demonstrate that HoneyTrap achieves an average reduction of 68.77% in attack success rates compared to state-of-the-art baselines. Notably, even in a dedicated adaptive attacker setting with intensified conditions, HoneyTrap remains resilient, leveraging deceptive engagement to prolong interactions, significantly increasing the time and computational costs required for successful exploitation. Unlike simple rejection, HoneyTrap strategically wastes attacker resources without impacting benign queries, improving MSR and ARC by 118.11% and 149.16%, respectively.