Attacks, Defenses and Evaluations for LLM Conversation Safety: A Survey

📄 arXiv: 2402.09283v3 📥 PDF

作者: Zhichen Dong, Zhanhui Zhou, Chao Yang, Jing Shao, Yu Qiao

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2024-02-14 (更新: 2024-03-27)

备注: Accepted to NAACL 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

综述LLM对话安全的攻击、防御与评估方法

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

关键词: 大型语言模型 对话安全 攻击与防御 评估方法 社会责任

📋 核心要点

  1. LLM在对话生成中存在滥用风险，导致有害内容生成的问题亟待解决。
  2. 本综述通过系统性分类和总结，梳理了LLM对话安全领域的攻击与防御策略。
  3. 通过对现有研究的评估，推动了对话安全研究的深入与发展。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在对话应用中已变得普遍，但其生成有害响应的滥用风险引发了严重的社会关注，并促使近期对LLM对话安全的研究。因此，本综述提供了对近期研究的全面概述，涵盖LLM对话安全的三个关键方面：攻击、防御和评估。我们的目标是提供一个结构化的总结，以增强对LLM对话安全的理解，并鼓励对这一重要主题的进一步研究。为方便参考，我们根据分类法对所有提到的研究进行了分类，相关信息可在：https://github.com/niconi19/LLM-conversation-safety获取。

🔬 方法详解

问题定义：本综述旨在解决大型语言模型在对话生成中可能导致的有害内容生成问题。现有方法在识别和防御这些攻击方面存在不足，缺乏系统性的分类与总结。

核心思路：论文通过对现有研究的全面梳理，提出了一种结构化的分类方法，帮助研究者更好地理解和应对LLM对话安全问题。

技术框架：整体架构包括对攻击类型的分类、防御机制的总结以及评估方法的整理，形成一个全面的研究框架。主要模块包括攻击分类、防御策略和评估标准。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一种系统化的分类法，使得不同类型的攻击与防御策略能够被清晰识别和比较，这与现有方法的零散研究形成鲜明对比。

关键设计：在分类过程中，论文详细描述了各类攻击的特征、相应的防御措施及其有效性评估标准，确保了研究的系统性与可操作性。具体的参数设置和评估指标也被纳入讨论。

📊 实验亮点

本综述通过系统性分析，明确了LLM对话安全领域的攻击与防御策略，推动了对话安全研究的深入。通过对比现有研究，提出的分类法有效提升了对话安全的理解与应用，促进了后续研究的开展。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、社交媒体平台及任何依赖于对话生成的应用。通过提高对话安全性，可以有效减少有害内容的传播，提升用户体验和社会责任感。未来，该研究成果有望推动相关技术的标准化与规范化，促进更安全的对话系统开发。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are now commonplace in conversation applications. However, their risks of misuse for generating harmful responses have raised serious societal concerns and spurred recent research on LLM conversation safety. Therefore, in this survey, we provide a comprehensive overview of recent studies, covering three critical aspects of LLM conversation safety: attacks, defenses, and evaluations. Our goal is to provide a structured summary that enhances understanding of LLM conversation safety and encourages further investigation into this important subject. For easy reference, we have categorized all the studies mentioned in this survey according to our taxonomy, available at: https://github.com/niconi19/LLM-conversation-safety.