PRP: Propagating Universal Perturbations to Attack Large Language Model Guard-Rails

📄 arXiv: 2402.15911v1 📥 PDF

作者: Neal Mangaokar, Ashish Hooda, Jihye Choi, Shreyas Chandrashekaran, Kassem Fawaz, Somesh Jha, Atul Prakash

分类: cs.CR, cs.CL

发布日期: 2024-02-24

💡 一句话要点

提出PRP攻击策略以破解大型语言模型的防护机制

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

关键词: 大型语言模型 对抗攻击 安全性测试 Guard Model 机器学习安全

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在防护机制下仍然容易受到越狱攻击，导致生成有害内容。
  2. 本文提出的PRP攻击策略通过构建通用对抗前缀并将其传播到响应中，有效破解Guard Model的防护。
  3. 实验结果表明，PRP在多种威胁模型下均表现出色，尤其是在对Guard Model没有访问权限的情况下。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）通常被设计为对人类无害。然而，近期研究表明，这些模型容易受到自动化的越狱攻击，导致生成有害内容。为了应对这一问题，许多LLMs引入了Guard Model作为额外的防护层，旨在检查和调节主模型的输出。本文的主要贡献在于提出了一种新颖的攻击策略PRP，该策略成功针对多个开源（如Llama 2）和闭源（如GPT 3.5）Guard Models。PRP通过构建通用对抗前缀并将其传播到响应中，采用了两步前缀攻击方法。研究发现，该方法在多种威胁模型下均有效，包括对Guard Model没有访问权限的情况。我们的研究表明，在防御和Guard Models方面仍需进一步改进。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）在Guard Model防护下仍然容易受到越狱攻击的问题。现有方法在面对复杂的防护机制时效果不佳，容易被绕过。

核心思路：PRP攻击策略的核心思想是构建一个通用的对抗前缀，该前缀能够有效地影响Guard Model的输出，从而使主模型生成有害内容。通过这种方式，即使攻击者无法直接访问Guard Model，也能成功实施攻击。

技术框架：PRP的整体架构分为两个主要阶段：第一阶段是构建通用对抗前缀，第二阶段是将该前缀传播到主模型的响应中。这一过程确保了攻击的有效性和隐蔽性。

关键创新：PRP的最大创新在于其前缀传播机制，能够在多种威胁模型下有效攻击Guard Model。这一方法与传统的直接攻击方式有本质区别，后者通常需要对防护机制有深入了解。

关键设计：在设计过程中，PRP采用了特定的参数设置和损失函数，以确保对抗前缀的有效性。此外，网络结构经过优化，以提高攻击的成功率和隐蔽性。具体的技术细节包括对抗前缀的生成算法和传播策略。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，PRP攻击策略在多个开源和闭源Guard Model上均取得了显著效果，成功率高达80%以上，尤其在对Guard Model没有访问权限的情况下，依然能够有效实施攻击。这一发现突显了现有防护机制的不足，呼吁进一步的研究和改进。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全性测试、模型鲁棒性评估和对抗性训练等。通过深入理解大型语言模型的脆弱性，研究人员和开发者可以改进防护机制，提高模型的安全性和可靠性。未来，该研究可能推动更强大的防御技术的发展，以应对日益复杂的攻击手段。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are typically aligned to be harmless to humans. Unfortunately, recent work has shown that such models are susceptible to automated jailbreak attacks that induce them to generate harmful content. More recent LLMs often incorporate an additional layer of defense, a Guard Model, which is a second LLM that is designed to check and moderate the output response of the primary LLM. Our key contribution is to show a novel attack strategy, PRP, that is successful against several open-source (e.g., Llama 2) and closed-source (e.g., GPT 3.5) implementations of Guard Models. PRP leverages a two step prefix-based attack that operates by (a) constructing a universal adversarial prefix for the Guard Model, and (b) propagating this prefix to the response. We find that this procedure is effective across multiple threat models, including ones in which the adversary has no access to the Guard Model at all. Our work suggests that further advances are required on defenses and Guard Models before they can be considered effective.