Intention Analysis Makes LLMs A Good Jailbreak Defender

📄 arXiv: 2401.06561v4 📥 PDF

作者: Yuqi Zhang, Liang Ding, Lefei Zhang, Dacheng Tao

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-12 (更新: 2024-12-16)

备注: COLING 2025

💡 一句话要点

提出意图分析以增强大型语言模型的防越狱能力

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

关键词: 意图分析 大型语言模型 越狱攻击 安全性 自我纠正能力 政策对齐 实验结果

📋 核心要点

  1. 现有方法在应对复杂的越狱攻击时，往往忽视了越狱的内在特性，导致防御效果不佳。
  2. 论文提出的意图分析（IA）通过分析用户输入的意图并提供政策对齐响应，增强了LLMs的自我纠正能力。
  3. 实验结果显示，IA在多个越狱基准测试中显著降低了攻击成功率，Vicuna-7B的表现超过了GPT-3.5。

📝 摘要（中文）

将大型语言模型（LLMs）与人类价值观对齐，尤其是在面对复杂和隐蔽的越狱攻击时，面临着巨大的挑战。现有方法往往忽视了越狱的内在特性，限制了其在复杂场景中的有效性。本研究提出了一种简单而有效的防御策略，即意图分析（IA）。IA通过两阶段过程触发LLMs固有的自我纠正和改进能力：1）分析用户输入的基本意图，2）基于第一次对话提供最终的政策对齐响应。IA是一种仅在推理阶段的方法，因此可以在不妨碍LLMs有用性的情况下增强其安全性。大量实验表明，IA能够显著降低响应中的有害性，平均减少48.2%的攻击成功率。令人鼓舞的是，使用IA后，Vicuna-7B在攻击成功率上甚至超越了GPT-3.5。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在面对复杂越狱攻击时的防御不足问题。现有方法往往未能考虑越狱的隐蔽性和复杂性，导致防御效果不理想。

核心思路：论文提出的意图分析（IA）方法通过分析用户输入的意图，触发LLMs的自我纠正能力，从而提供更安全的响应。该方法的设计旨在增强模型对越狱提示的抵抗力。

技术框架：IA方法包括两个主要阶段：第一阶段是分析用户输入的基本意图，第二阶段是基于第一次对话生成政策对齐的最终响应。该方法为推理过程，不需要对模型进行额外训练。

关键创新：IA的核心创新在于其推理阶段的设计，能够有效抑制LLMs对越狱提示的响应倾向，与现有方法相比，提供了更高的安全性和有效性。

关键设计：IA方法在参数设置上进行了优化，确保在推理过程中能够准确识别用户意图，并通过特定的策略生成响应，具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，意图分析方法在多个越狱基准测试中表现优异，平均降低了48.2%的攻击成功率。使用IA后，Vicuna-7B的攻击成功率甚至超过了GPT-3.5，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全聊天机器人、内容生成系统和其他依赖于大型语言模型的应用。通过增强模型的防越狱能力，可以提高用户的安全感和信任度，推动更广泛的应用场景。未来，该方法可能会影响LLMs的安全标准和开发流程。

📄 摘要（原文）

Aligning large language models (LLMs) with human values, particularly when facing complex and stealthy jailbreak attacks, presents a formidable challenge. Unfortunately, existing methods often overlook this intrinsic nature of jailbreaks, which limits their effectiveness in such complex scenarios. In this study, we present a simple yet highly effective defense strategy, i.e., Intention Analysis ($\mathbb{IA}$). $\mathbb{IA}$ works by triggering LLMs' inherent self-correct and improve ability through a two-stage process: 1) analyzing the essential intention of the user input, and 2) providing final policy-aligned responses based on the first round conversation. Notably, $\mathbb{IA}$ is an inference-only method, thus could enhance LLM safety without compromising their helpfulness. Extensive experiments on varying jailbreak benchmarks across a wide range of LLMs show that $\mathbb{IA}$ could consistently and significantly reduce the harmfulness in responses (averagely -48.2% attack success rate). Encouragingly, with our $\mathbb{IA}$, Vicuna-7B even outperforms GPT-3.5 regarding attack success rate. We empirically demonstrate that, to some extent, $\mathbb{IA}$ is robust to errors in generated intentions. Further analyses reveal the underlying principle of $\mathbb{IA}$: suppressing LLM's tendency to follow jailbreak prompts, thereby enhancing safety.