Cognitive Overload: Jailbreaking Large Language Models with Overloaded Logical Thinking
作者: Nan Xu, Fei Wang, Ben Zhou, Bang Zheng Li, Chaowei Xiao, Muhao Chen
分类: cs.CL
发布日期: 2023-11-16 (更新: 2024-02-29)
💡 一句话要点
提出认知过载攻击以破解大型语言模型的安全性问题
🎯 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 认知过载 安全性评估 对抗性训练
📋 核心要点
- 现有的越狱攻击方法无法有效应对大型语言模型的安全性挑战，尤其是在多语言和复杂推理场景中。
- 本文提出了一种新的认知过载攻击方法，旨在通过操控模型的认知结构来引发有害响应，且不依赖于模型内部信息。
- 实验结果表明，认知过载攻击能够成功破解多种LLMs，而现有的防御策略在应对此类攻击时效果不佳。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在展现强大能力的同时，也引发了多种有害行为。本文研究了一种新型的越狱攻击，专门针对LLMs的认知结构和过程，分析其在多语言认知过载、隐晦表达和因果推理方面的安全漏洞。与以往的越狱攻击不同，认知过载是一种黑箱攻击，无需了解模型架构或访问模型权重。通过在AdvBench和MasterKey上的实验，发现包括开源模型Llama 2和专有模型ChatGPT在内的多种LLMs均可被认知过载攻击成功破解。此外，本文还从认知心理学的角度探讨了防御认知过载攻击的策略，实证研究表明现有防御策略难以有效缓解恶意使用。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在面对复杂的认知负荷时的安全漏洞，现有的越狱攻击方法往往依赖于对模型架构的了解，限制了其适用性。
核心思路：提出的认知过载攻击通过多语言输入、隐晦表达和因果推理等方式，利用模型的认知结构进行攻击，设计上不需要对模型的内部机制有深入了解。
技术框架：整体流程包括三个主要阶段：首先是输入设计，构造多语言和隐晦表达的输入；其次是攻击执行，通过特定的逻辑推理引导模型产生有害输出；最后是结果评估，分析模型的响应和安全性。
关键创新：认知过载攻击的创新之处在于其黑箱特性，能够在不依赖于模型架构的情况下，成功引发模型的有害行为，这与传统越狱攻击方法有本质区别。
关键设计：在输入设计中，采用了多种语言和隐晦表达的组合，确保模型在认知负荷下产生错误推理；在攻击执行中，利用因果推理的逻辑结构来引导模型输出不当内容。实验中未详细披露具体参数设置和损失函数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，认知过载攻击能够成功破解所有研究的LLMs，包括Llama 2和ChatGPT，且现有防御策略在应对此类攻击时效果有限。这一发现强调了对大型语言模型安全性的新挑战，推动了相关防御研究的发展。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括安全性评估、模型鲁棒性测试以及对抗性训练等。通过深入理解大型语言模型的脆弱性，研究人员和开发者可以更好地设计防御机制，提升模型的安全性和可靠性，对未来的人工智能应用具有重要影响。
📄 摘要（原文）
While large language models (LLMs) have demonstrated increasing power, they have also given rise to a wide range of harmful behaviors. As representatives, jailbreak attacks can provoke harmful or unethical responses from LLMs, even after safety alignment. In this paper, we investigate a novel category of jailbreak attacks specifically designed to target the cognitive structure and processes of LLMs. Specifically, we analyze the safety vulnerability of LLMs in the face of (1) multilingual cognitive overload, (2) veiled expression, and (3) effect-to-cause reasoning. Different from previous jailbreak attacks, our proposed cognitive overload is a black-box attack with no need for knowledge of model architecture or access to model weights. Experiments conducted on AdvBench and MasterKey reveal that various LLMs, including both popular open-source model Llama 2 and the proprietary model ChatGPT, can be compromised through cognitive overload. Motivated by cognitive psychology work on managing cognitive load, we further investigate defending cognitive overload attack from two perspectives. Empirical studies show that our cognitive overload from three perspectives can jailbreak all studied LLMs successfully, while existing defense strategies can hardly mitigate the caused malicious uses effectively.