Universal Vulnerabilities in Large Language Models: Backdoor Attacks for In-context Learning

📄 arXiv: 2401.05949v6 📥 PDF

作者: Shuai Zhao, Meihuizi Jia, Luu Anh Tuan, Fengjun Pan, Jinming Wen

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2024-01-11 (更新: 2024-10-09)

💡 一句话要点

提出ICLAttack以解决大语言模型中的后门攻击问题

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

关键词: 大语言模型 后门攻击 上下文学习 安全性 自然语言处理 攻击方法 模型泛化 实验结果

📋 核心要点

  1. 现有的上下文学习方法在安全性方面存在严重漏洞，容易受到恶意攻击。
  2. 本文提出的ICLAttack方法通过污染示例和提示来实现后门攻击，无需微调模型。
  3. 在多个语言模型上进行的实验表明，ICLAttack的攻击成功率高达95.0%，显示出其有效性。

📝 摘要（中文）

在上下文学习这一连接预训练与微调的范式中，尽管在多个自然语言处理任务中表现出色，但其安全性却受到威胁。本文提出了一种新的后门攻击方法ICLAttack，攻击者可以通过污染示例上下文来操控大语言模型的行为，而无需对模型进行微调。该方法包括两种攻击类型：污染示例和污染提示，能够使模型按照预定义意图行为。实验结果显示，在多个语言模型上，ICLAttack的平均攻击成功率高达95.0%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在上下文学习中的安全性问题，现有方法容易受到后门攻击，攻击者可以轻易操控模型行为。

核心思路：ICLAttack通过污染示例和提示来植入后门，攻击者无需对模型进行微调，从而保持模型的通用性和灵活性。

技术框架：该方法的整体架构包括两个主要阶段：首先是选择并污染示例，其次是设计污染提示，确保模型在特定情况下按照攻击者的意图进行响应。

关键创新：ICLAttack的创新之处在于其无需微调模型即可实现后门攻击，且污染的示例保持正确标签，增强了攻击的隐蔽性。

关键设计：在设计过程中，选择了适当的示例和提示进行污染，确保攻击的有效性和隐蔽性，同时保持模型的原有性能。具体的参数设置和损失函数设计在实验中经过优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，ICLAttack在多个语言模型上的平均攻击成功率达到95.0%，远超现有方法的表现。这一结果表明，ICLAttack在实际应用中具有极高的有效性和隐蔽性，为大语言模型的安全性研究提供了新的视角。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理系统的安全性评估和防护措施的设计。通过识别和防范此类后门攻击，能够提升大语言模型在实际应用中的安全性，保护用户数据和隐私。未来，该研究可能推动更安全的模型设计和训练方法的发展。

📄 摘要（原文）

In-context learning, a paradigm bridging the gap between pre-training and fine-tuning, has demonstrated high efficacy in several NLP tasks, especially in few-shot settings. Despite being widely applied, in-context learning is vulnerable to malicious attacks. In this work, we raise security concerns regarding this paradigm. Our studies demonstrate that an attacker can manipulate the behavior of large language models by poisoning the demonstration context, without the need for fine-tuning the model. Specifically, we design a new backdoor attack method, named ICLAttack, to target large language models based on in-context learning. Our method encompasses two types of attacks: poisoning demonstration examples and poisoning demonstration prompts, which can make models behave in alignment with predefined intentions. ICLAttack does not require additional fine-tuning to implant a backdoor, thus preserving the model's generality. Furthermore, the poisoned examples are correctly labeled, enhancing the natural stealth of our attack method. Extensive experimental results across several language models, ranging in size from 1.3B to 180B parameters, demonstrate the effectiveness of our attack method, exemplified by a high average attack success rate of 95.0% across the three datasets on OPT models.