GradSafe: Detecting Jailbreak Prompts for LLMs via Safety-Critical Gradient Analysis

📄 arXiv: 2402.13494v2 📥 PDF

作者: Yueqi Xie, Minghong Fang, Renjie Pi, Neil Gong

分类: cs.CL, cs.CR

发布日期: 2024-02-21 (更新: 2024-05-29)

备注: Accepted to ACL 2024 Main

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出GradSafe以检测大型语言模型中的越狱提示

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

关键词: 越狱提示 大型语言模型 梯度分析 安全性 内容审核 模型检测

📋 核心要点

  1. 现有的越狱提示检测方法依赖于在线审核或微调模型，面临数据收集和训练资源消耗大的挑战。
  2. GradSafe通过分析LLMs的安全关键参数梯度，利用越狱提示与合规响应的梯度模式相似性进行检测。
  3. 在ToxicChat和XSTest的评估中，GradSafe在检测越狱提示方面表现优于Llama Guard，且无需额外训练。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）面临来自越狱提示的威胁。现有的检测方法主要依赖在线审核API或微调的LLMs，这些策略通常需要大量资源和数据收集过程。本研究提出GradSafe，通过分析LLMs中安全关键参数的梯度，来有效检测越狱提示。我们观察到，越狱提示与合规响应配对的损失梯度在某些安全关键参数上表现出相似的模式，而安全提示则导致不同的梯度模式。GradSafe利用这一观察，分析提示的梯度以准确检测越狱提示。实验结果表明，GradSafe在未进一步训练的情况下应用于Llama-2，检测越狱提示的表现优于经过大量数据集微调的Llama Guard，且在零-shot和适应场景下均表现一致。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型中越狱提示的检测问题。现有方法如在线审核和微调模型存在数据收集和训练资源消耗大的痛点。

核心思路：GradSafe的核心思路是通过分析安全关键参数的梯度，利用越狱提示与合规响应的梯度模式相似性来进行检测。这种设计能够有效区分安全提示和越狱提示。

技术框架：GradSafe的整体架构包括数据输入、梯度计算、模式分析和提示分类四个主要模块。首先，输入提示和合规响应，然后计算其梯度，最后通过模式分析进行分类。

关键创新：GradSafe的主要创新在于利用梯度模式的相似性进行越狱提示检测，这与现有方法的依赖于大量数据和训练的本质区别。

关键设计：在技术细节上，GradSafe关注于安全关键参数的选择和梯度计算的精确性，确保能够捕捉到越狱提示的特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，GradSafe在未进行额外训练的情况下，应用于Llama-2时，检测越狱提示的性能超越了经过大量数据集微调的Llama Guard。具体而言，GradSafe在零-shot和适应场景下均表现出一致的优越性，显示出其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

GradSafe的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在内容审核、社交媒体平台和自动化客服系统中，可以有效提高对越狱提示的检测能力，保障用户安全和内容合规性。未来，该方法还可能扩展到其他类型的文本生成模型中，进一步提升安全性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) face threats from jailbreak prompts. Existing methods for detecting jailbreak prompts are primarily online moderation APIs or finetuned LLMs. These strategies, however, often require extensive and resource-intensive data collection and training processes. In this study, we propose GradSafe, which effectively detects jailbreak prompts by scrutinizing the gradients of safety-critical parameters in LLMs. Our method is grounded in a pivotal observation: the gradients of an LLM's loss for jailbreak prompts paired with compliance response exhibit similar patterns on certain safety-critical parameters. In contrast, safe prompts lead to different gradient patterns. Building on this observation, GradSafe analyzes the gradients from prompts (paired with compliance responses) to accurately detect jailbreak prompts. We show that GradSafe, applied to Llama-2 without further training, outperforms Llama Guard, despite its extensive finetuning with a large dataset, in detecting jailbreak prompts. This superior performance is consistent across both zero-shot and adaptation scenarios, as evidenced by our evaluations on ToxicChat and XSTest. The source code is available at https://github.com/xyq7/GradSafe.