LLMs for Multi-Modal Knowledge Extraction and Analysis in Intelligence/Safety-Critical Applications

📄 arXiv: 2312.03088v1 📥 PDF

作者: Brett Israelsen, Soumalya Sarkar

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-05

备注: initial draft

💡 一句话要点

综述LLM在情报/安全关键应用中多模态知识提取与分析的脆弱性与缓解措施

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

关键词: 大型语言模型 多模态知识提取 安全关键应用 漏洞分析 风险评估 情报分析 对抗性攻击

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在情报和安全关键领域的应用潜力巨大，但其固有的脆弱性和局限性构成了重大挑战。
  2. 本文旨在通过系统性地回顾和分析现有文献，梳理出LLM在这些特定应用场景下的主要风险点。
  3. 研究将漏洞归纳为十个高级类别，并结合LLM的生命周期进行分析，同时探讨了相应的缓解策略。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLM）的能力取得了快速进展，其能力（以各种基准衡量）正开始接近人类水平。在各种应用中，对使用此类模型存在强烈的需求，但由于未解决的漏洞和局限性，在将它们应用于情报和安全关键应用之前，需要格外小心。本文回顾了与LLM评估和漏洞相关的最新文献，以综合当前的研究情况，并帮助理解哪些进展对于在情报和安全关键应用中启用这些技术至关重要。这些漏洞被分解为十个高级类别，并叠加到LLM的高级生命周期中。同时，回顾了一些通用的缓解措施。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLM）在情报和安全关键应用中部署时面临的安全性问题。现有方法未能充分识别和解决LLM的各种漏洞，使得在这些高风险场景中应用LLM面临潜在的安全威胁和不可预测的后果。

核心思路：本文的核心思路是对现有关于LLM漏洞和缓解措施的文献进行系统性的回顾和综合，从而全面了解LLM在情报和安全关键应用中的风险。通过将漏洞分类并与LLM的生命周期相结合，可以更清晰地识别关键风险点，并针对性地提出缓解策略。

技术框架：本文采用文献综述的方法，对相关研究进行收集、整理和分析。首先，确定LLM在情报和安全关键应用中的关键环节。然后，对现有文献中关于LLM漏洞的描述进行归纳和分类，形成十个高级别的漏洞类别。接着，将这些漏洞类别与LLM的生命周期进行叠加，分析每个阶段可能存在的风险。最后，对现有文献中提出的缓解措施进行总结和评估。

关键创新：本文的创新之处在于，它不是简单地罗列LLM的漏洞，而是将这些漏洞与LLM的生命周期相结合，从而更全面地了解风险。此外，本文还对现有文献中提出的缓解措施进行了系统性的评估，为在情报和安全关键应用中安全地部署LLM提供了参考。

关键设计：本文的关键设计在于漏洞的分类体系和与LLM生命周期的结合。漏洞被分为十个高级类别，包括但不限于：提示注入、对抗性攻击、数据泄露等。LLM的生命周期被划分为若干阶段，例如：数据收集、模型训练、模型部署和推理等。通过将漏洞类别与生命周期阶段相结合，可以更清晰地识别每个阶段可能存在的风险，并针对性地提出缓解措施。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节不属于本文的研究范围。

📊 实验亮点

本文通过对现有文献的综合分析，识别出LLM在情报和安全关键应用中面临的十个主要漏洞类别，并将其与LLM的生命周期相结合，为安全部署LLM提供了更全面的视角。此外，本文还总结了现有文献中提出的各种缓解措施，为研究人员和工程师提供了参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于情报分析、网络安全、金融风控、自动驾驶等安全攸关领域。通过识别和缓解LLM的潜在风险，可以更安全地部署LLM，提升相关系统的智能化水平，同时避免因模型漏洞导致的安全事故和经济损失。未来，该研究将促进LLM在安全关键领域的更广泛应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models have seen rapid progress in capability in recent years; this progress has been accelerating and their capabilities, measured by various benchmarks, are beginning to approach those of humans. There is a strong demand to use such models in a wide variety of applications but, due to unresolved vulnerabilities and limitations, great care needs to be used before applying them to intelligence and safety-critical applications. This paper reviews recent literature related to LLM assessment and vulnerabilities to synthesize the current research landscape and to help understand what advances are most critical to enable use of of these technologies in intelligence and safety-critical applications. The vulnerabilities are broken down into ten high-level categories and overlaid onto a high-level life cycle of an LLM. Some general categories of mitigations are reviewed.