AttackEval: How to Evaluate the Effectiveness of Jailbreak Attacking on Large Language Models
作者: Dong Shu, Chong Zhang, Mingyu Jin, Zihao Zhou, Lingyao Li, Yongfeng Zhang
分类: cs.CL
发布日期: 2024-01-17 (更新: 2025-03-18)
备注: Accepted by ACM SIGKDD Explorations 2025
💡 一句话要点
提出AttackEval框架以评估大型语言模型的越狱攻击效果
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 越狱攻击 大型语言模型 安全评估 对抗性攻击 评估框架 数据集构建 细粒度评估
📋 核心要点
- 现有方法主要集中于大型语言模型的鲁棒性评估，缺乏对攻击提示有效性的深入分析。
- 本文提出的AttackEval框架通过粗粒度和细粒度评估，全面分析越狱攻击的有效性。
- 实验结果表明，本文方法在评估细腻度上优于传统方法，能够识别潜在的有害攻击提示。
📝 摘要（中文）
越狱攻击是对大型语言模型（LLMs）安全性的一种复杂威胁。为应对这一风险，本文提出了一种创新框架，用于评估越狱攻击的有效性。与传统的二元评估方法不同，我们的方法关注攻击提示的有效性，提供了粗粒度和细粒度两种评估框架。每种框架使用0到1的评分范围，允许在不同场景下评估攻击效果。此外，我们开发了专门针对越狱提示的综合真实数据集，为当前研究提供了基准，并为未来研究奠定了基础。与传统评估方法相比，我们的研究显示当前结果与基线指标一致，同时提供了更细致的评估，帮助识别在传统评估中可能看似无害的潜在有害攻击提示。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决对大型语言模型的越狱攻击评估不足的问题。现有方法主要关注模型的鲁棒性，未能有效评估攻击提示的实际效果。
核心思路：本文提出的AttackEval框架通过引入粗粒度和细粒度评估方法，全面分析越狱攻击的有效性，旨在提供更细致的评估视角。
技术框架：整体架构包括两个评估框架：粗粒度评估和细粒度评估。每个框架使用0到1的评分范围，允许在不同场景下进行有效性评估。
关键创新：本文的主要创新在于提出了针对越狱提示的综合真实数据集，并通过细粒度评估方法识别潜在有害提示，这与传统方法的二元评估本质上有所不同。
关键设计：在评估过程中，采用了特定的评分标准和数据集构建策略，以确保评估的准确性和可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，AttackEval框架在评估越狱攻击有效性方面表现优异，能够识别出在传统评估中未被发现的潜在有害攻击提示。与基线指标相比，细粒度评估提供了更高的评估准确性和细腻度，显著提升了攻击识别能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的安全性评估、人工智能系统的防护机制设计以及对抗性攻击的研究。通过提供更全面的评估框架，能够帮助开发者识别和防范潜在的安全威胁，提升模型的安全性和可靠性。
📄 摘要（原文）
Jailbreak attacks represent one of the most sophisticated threats to the security of large language models (LLMs). To deal with such risks, we introduce an innovative framework that can help evaluate the effectiveness of jailbreak attacks on LLMs. Unlike traditional binary evaluations focusing solely on the robustness of LLMs, our method assesses the attacking prompts' effectiveness. We present two distinct evaluation frameworks: a coarse-grained evaluation and a fine-grained evaluation. Each framework uses a scoring range from 0 to 1, offering unique perspectives and allowing for the assessment of attack effectiveness in different scenarios. Additionally, we develop a comprehensive ground truth dataset specifically tailored for jailbreak prompts. This dataset is a crucial benchmark for our current study and provides a foundational resource for future research. By comparing with traditional evaluation methods, our study shows that the current results align with baseline metrics while offering a more nuanced and fine-grained assessment. It also helps identify potentially harmful attack prompts that might appear harmless in traditional evaluations. Overall, our work establishes a solid foundation for assessing a broader range of attack prompts in prompt injection.