The Art of Defending: A Systematic Evaluation and Analysis of LLM Defense Strategies on Safety and Over-Defensiveness

📄 arXiv: 2401.00287v1 📥 PDF

作者: Neeraj Varshney, Pavel Dolin, Agastya Seth, Chitta Baral

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-30

💡 一句话要点

提出SODE基准，系统评估LLM防御策略在安全性和过度防御间的权衡

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

关键词: 大型语言模型 安全性 过度防御 评估基准 防御策略

📋 核心要点

  1. 现有LLM防御策略缺乏系统性的安全性与过度防御评估，难以有效权衡两者。
  2. 提出SODE基准，包含多样化安全与不安全提示，并设计评估方法，用于系统评估LLM防御策略。
  3. 实验表明，自我检查虽能提高安全性，但过度防御问题严重；结合安全指令与上下文示例能有效改善。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理应用中扮演着越来越关键的角色，其安全性问题成为NLP研究的重要领域。本文提出了安全性和过度防御评估（SODE）基准：一个包含多样化的安全和不安全提示的集合，并设计了精心的评估方法，以促进对“安全性”和“过度防御”的系统评估、比较和分析。利用SODE，我们研究了多种最先进的LLM防御策略，揭示了几个有趣且重要的发现，例如（a）广受欢迎的“自我检查”技术确实提高了针对不安全输入的安全性，但这是以对安全输入的过度防御为代价的，（b）提供安全指令以及上下文示例（包括安全和不安全输入）可以持续提高安全性，并减轻模型的过度防御，（c）提供上下文知识容易打破安全护栏，并使模型更容易生成不安全响应。总的来说，我们的工作揭示了许多关键发现，我们相信这将为改进LLM安全性的进一步研究铺平道路并提供便利。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在应用中存在的安全性问题，以及现有防御策略可能导致的过度防御问题。现有的方法缺乏一个系统性的评估框架，无法有效衡量和比较不同防御策略在安全性和过度防御之间的权衡。这使得开发者难以选择合适的防御策略，并可能导致模型在不必要的情况下拒绝安全输入。

核心思路：论文的核心思路是构建一个全面的评估基准（SODE），该基准包含多样化的安全和不安全提示，并设计了相应的评估指标，用于系统地评估LLM防御策略的性能。通过在SODE上测试不同的防御策略，研究人员可以了解它们在提高安全性的同时，是否会过度限制模型的正常功能。

技术框架：SODE基准主要包含以下几个部分：1) 多样化的提示集合，包括安全和不安全的输入；2) 评估指标，用于衡量模型的安全性和过度防御程度；3) 一系列的实验，用于测试不同的LLM和防御策略。研究人员首先使用SODE基准测试不同的LLM和防御策略，然后根据评估指标分析结果，从而了解不同防御策略的优缺点。

关键创新：论文的关键创新在于提出了SODE基准，这是一个专门用于评估LLM防御策略在安全性和过度防御之间权衡的工具。与现有的评估方法相比，SODE更加全面和系统化，能够更准确地反映防御策略的实际效果。此外，论文还通过SODE基准揭示了一些重要的发现，例如自我检查策略的过度防御问题，以及上下文知识对模型安全性的影响。

关键设计：SODE基准的关键设计包括：1) 提示的多样性，涵盖了各种安全和不安全场景；2) 评估指标的合理性，能够准确衡量模型的安全性和过度防御程度；3) 实验设计的严谨性，能够保证结果的可靠性。论文没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构，因为SODE主要是一个评估基准，而不是一种新的模型或算法。

📊 实验亮点

实验结果表明，流行的“自我检查”技术虽然提高了安全性，但导致了严重的过度防御。提供安全指令和上下文示例能有效提高安全性并减轻过度防御。而提供上下文知识反而容易打破安全防线。这些发现为改进LLM安全策略提供了重要指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进各种基于LLM的应用，例如聊天机器人、内容生成工具和代码助手。通过使用SODE基准，开发者可以选择更合适的防御策略，提高模型的安全性，同时避免过度限制模型的正常功能。这有助于构建更安全、可靠和用户友好的LLM应用。

📄 摘要（原文）

As Large Language Models (LLMs) play an increasingly pivotal role in natural language processing applications, their safety concerns become critical areas of NLP research. This paper presents Safety and Over-Defensiveness Evaluation (SODE) benchmark: a collection of diverse safe and unsafe prompts with carefully designed evaluation methods that facilitate systematic evaluation, comparison, and analysis over 'safety' and 'over-defensiveness.' With SODE, we study a variety of LLM defense strategies over multiple state-of-the-art LLMs, which reveals several interesting and important findings, such as (a) the widely popular 'self-checking' techniques indeed improve the safety against unsafe inputs, but this comes at the cost of extreme over-defensiveness on the safe inputs, (b) providing a safety instruction along with in-context exemplars (of both safe and unsafe inputs) consistently improves safety and also mitigates undue over-defensiveness of the models, (c) providing contextual knowledge easily breaks the safety guardrails and makes the models more vulnerable to generating unsafe responses. Overall, our work reveals numerous such critical findings that we believe will pave the way and facilitate further research in improving the safety of LLMs.