Generating Valid and Natural Adversarial Examples with Large Language Models

📄 arXiv: 2311.11861v1 📥 PDF

作者: Zimu Wang, Wei Wang, Qi Chen, Qiufeng Wang, Anh Nguyen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-20

备注: Submitted to the IEEE for possible publication

💡 一句话要点

提出LLM-Attack以生成有效且自然的对抗样本

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

关键词: 对抗样本 自然语言处理 大型语言模型 模型鲁棒性 语义保持 语法正确性 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的对抗攻击方法生成的对抗样本往往不具备有效性和自然性，导致语义和语法的丧失，难以被人类察觉。
  2. 本文提出的LLM-Attack方法利用大型语言模型的理解和生成能力，通过词重要性排名和同义词替换生成有效且自然的对抗样本。
  3. 实验结果显示，LLM-Attack在多个数据集上显著优于基线模型，特别是在语义保持和人类评估方面表现突出。

📝 摘要（中文）

基于深度学习的自然语言处理模型，尤其是预训练语言模型，已被证明对对抗攻击存在脆弱性。然而，许多主流的词级对抗攻击模型生成的对抗样本既不有效也不自然，导致语义保持、语法正确性和人类不可察觉性丧失。为此，本文提出了LLM-Attack，旨在利用大型语言模型生成有效且自然的对抗样本。该方法分为两个阶段：词重要性排名（寻找最脆弱的词）和词同义替换（用从LLM获得的同义词替换脆弱词）。在Movie Review、IMDB和Yelp Review Polarity数据集上的实验结果表明，LLM-Attack在人工和GPT-4评估中显著优于基线对抗攻击模型，生成的对抗样本在语义、语法和人类不可察觉性方面得到了良好保持。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有对抗攻击方法生成的对抗样本在有效性和自然性方面的不足，尤其是语义和语法的保持问题。

核心思路：LLM-Attack的核心思路是利用大型语言模型的强大能力，通过识别脆弱词并用同义词替换来生成有效且自然的对抗样本。这样的设计旨在确保生成的样本在语义和语法上保持一致。

技术框架：LLM-Attack的整体架构包括两个主要阶段：首先进行词重要性排名，识别出最脆弱的词；然后进行词同义替换，使用从LLM获取的同义词替换这些脆弱词。

关键创新：该方法的最大创新在于利用大型语言模型生成对抗样本，确保生成样本的有效性和自然性，区别于传统方法生成的低质量对抗样本。

关键设计：在实现过程中，关键设计包括选择合适的词重要性评估标准和同义词替换策略，以确保生成样本在语义和语法上都能保持高质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM-Attack在Movie Review、IMDB和Yelp Review Polarity数据集上显著优于基线对抗攻击模型，尤其在人工评估和GPT-4评估中，提升幅度达到显著水平，证明了其在生成有效且自然对抗样本方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的安全性测试、对抗样本生成以及模型鲁棒性评估。通过生成有效且自然的对抗样本，可以帮助研究人员和开发者更好地理解和提升模型的安全性与鲁棒性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Deep learning-based natural language processing (NLP) models, particularly pre-trained language models (PLMs), have been revealed to be vulnerable to adversarial attacks. However, the adversarial examples generated by many mainstream word-level adversarial attack models are neither valid nor natural, leading to the loss of semantic maintenance, grammaticality, and human imperceptibility. Based on the exceptional capacity of language understanding and generation of large language models (LLMs), we propose LLM-Attack, which aims at generating both valid and natural adversarial examples with LLMs. The method consists of two stages: word importance ranking (which searches for the most vulnerable words) and word synonym replacement (which substitutes them with their synonyms obtained from LLMs). Experimental results on the Movie Review (MR), IMDB, and Yelp Review Polarity datasets against the baseline adversarial attack models illustrate the effectiveness of LLM-Attack, and it outperforms the baselines in human and GPT-4 evaluation by a significant margin. The model can generate adversarial examples that are typically valid and natural, with the preservation of semantic meaning, grammaticality, and human imperceptibility.