Analyzing the Inherent Response Tendency of LLMs: Real-World Instructions-Driven Jailbreak

📄 arXiv: 2312.04127v2 📥 PDF

作者: Yanrui Du, Sendong Zhao, Ming Ma, Yuhan Chen, Bing Qin

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-07 (更新: 2024-02-23)

💡 一句话要点

提出RADIAL方法，通过诱导LLM固有响应倾向实现指令驱动的越狱攻击

🎯 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 安全漏洞 固有响应倾向 恶意指令

📋 核心要点

  1. 现有LLM安全机制在面对恶意指令时仍存在漏洞，容易受到越狱攻击，产生有害回复。
  2. RADIAL方法通过分析LLM的固有响应倾向，利用真实世界指令诱导模型生成肯定回复，实现越狱。
  3. 实验表明，RADIAL在多种LLM上对英语和中文恶意指令均表现出强大的攻击性能，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

大量工作致力于提升大型语言模型（LLM）的安全机制。然而，当面对恶意指令时，LLM仍然倾向于生成有害响应，这种现象被称为“越狱攻击”。本研究提出了一种新颖的自动越狱方法RADIAL，它通过放大LLM生成肯定响应的潜力来绕过安全机制。该方法的越狱思想是“固有响应倾向分析”，即识别能够固有地诱导LLM生成肯定响应的真实世界指令。相应的越狱策略是“真实世界指令驱动的越狱”，它涉及在恶意指令周围策略性地拼接通过上述分析识别出的真实世界指令。我们的方法在五个开源高级LLM上对英语恶意指令实现了出色的攻击性能，同时在执行针对中文恶意指令的跨语言攻击时保持了强大的攻击性能。我们通过实验验证了越狱思想的有效性和越狱策略设计的合理性。值得注意的是，我们的方法设计了一个语义连贯的攻击提示，突出了LLM的潜在风险。本研究为越狱攻击提供了详细的见解，为开发更安全的LLM奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：当前大型语言模型（LLM）的安全机制虽然不断改进，但仍然容易受到恶意指令的攻击，即“越狱攻击”。现有的越狱方法往往需要复杂的提示工程或对抗性训练，且泛化能力有限。论文旨在解决如何更有效地、更自然地绕过LLM的安全机制，使其产生有害回复的问题。现有方法的痛点在于攻击提示的语义连贯性较差，容易被防御机制识别。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM固有的响应倾向。通过分析LLM在面对不同指令时的响应模式，发现某些真实世界指令更容易诱导LLM产生肯定或合作性的回复。然后，将这些指令策略性地拼接在恶意指令周围，从而放大LLM生成有害回复的可能性。这种方法的核心在于利用LLM自身的特性，而非强行修改或欺骗模型。

技术框架：RADIAL方法的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 固有响应倾向分析：通过大量的实验，分析LLM在面对各种真实世界指令时的响应倾向，识别出能够诱导肯定回复的指令。2) 指令拼接策略：设计一种策略，将识别出的真实世界指令与恶意指令巧妙地拼接在一起，形成一个语义连贯的攻击提示。3) 攻击执行与评估：将生成的攻击提示输入到目标LLM中，评估其攻击成功率和生成有害回复的质量。

关键创新：RADIAL方法的关键创新在于其“固有响应倾向分析”的思想。与以往的越狱方法不同，RADIAL不是试图直接欺骗或绕过安全机制，而是通过分析LLM自身的特性，找到其弱点并加以利用。这种方法更具隐蔽性和有效性，也更难被防御。

关键设计：RADIAL的关键设计包括：1) 如何选择和生成真实世界指令，使其既能诱导肯定回复，又能与恶意指令保持语义连贯性。2) 如何设计指令拼接策略，以最大化攻击成功率。3) 如何评估攻击提示的语义连贯性和生成有害回复的质量。具体的技术细节（如损失函数、网络结构等）在论文中未明确提及，属于未知信息。

📊 实验亮点

RADIAL方法在五个开源高级LLM上对英语恶意指令实现了出色的攻击性能，并且在执行针对中文恶意指令的跨语言攻击时保持了强大的攻击性能。实验结果验证了“固有响应倾向分析”思想的有效性和“真实世界指令驱动的越狱”策略的合理性。该方法设计的攻击提示具有语义连贯性，更难被防御机制识别。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提升大型语言模型的安全性。通过RADIAL方法，可以系统性地发现LLM的安全漏洞，并为开发更有效的防御机制提供指导。此外，该研究还可以帮助开发者更好地理解LLM的内在工作机制，从而设计出更安全、更可靠的AI系统。未来的研究可以探索如何将RADIAL方法应用于其他类型的AI模型，以及如何开发更智能的防御策略。

📄 摘要（原文）

Extensive work has been devoted to improving the safety mechanism of Large Language Models (LLMs). However, LLMs still tend to generate harmful responses when faced with malicious instructions, a phenomenon referred to as "Jailbreak Attack". In our research, we introduce a novel automatic jailbreak method RADIAL, which bypasses the security mechanism by amplifying the potential of LLMs to generate affirmation responses. The jailbreak idea of our method is "Inherent Response Tendency Analysis" which identifies real-world instructions that can inherently induce LLMs to generate affirmation responses and the corresponding jailbreak strategy is "Real-World Instructions-Driven Jailbreak" which involves strategically splicing real-world instructions identified through the above analysis around the malicious instruction. Our method achieves excellent attack performance on English malicious instructions with five open-source advanced LLMs while maintaining robust attack performance in executing cross-language attacks against Chinese malicious instructions. We conduct experiments to verify the effectiveness of our jailbreak idea and the rationality of our jailbreak strategy design. Notably, our method designed a semantically coherent attack prompt, highlighting the potential risks of LLMs. Our study provides detailed insights into jailbreak attacks, establishing a foundation for the development of safer LLMs.