Speak Out of Turn: Safety Vulnerability of Large Language Models in Multi-turn Dialogue

📄 arXiv: 2402.17262v2 📥 PDF

作者: Zhenhong Zhou, Jiuyang Xiang, Haopeng Chen, Quan Liu, Zherui Li, Sen Su

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-27 (更新: 2024-10-30)

备注: working in progress 23pages, 18 figures

💡 一句话要点

揭示多轮对话中大型语言模型的安全漏洞

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

关键词: 大型语言模型 多轮对话 安全性评估 有害信息生成 对话系统

📋 核心要点

  1. 现有研究主要集中在单轮对话，未能充分考虑多轮对话带来的复杂性和潜在风险。
  2. 论文提出通过将不安全的查询分解为多个子查询，诱导LLMs逐步生成有害回应的思路。
  3. 实验结果显示，当前多轮对话中LLMs的安全机制存在显著不足，暴露出其脆弱性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在生成非法或不道德回应方面存在安全隐患，尤其是在遭遇“越狱”攻击时。以往研究主要集中在单轮对话，忽视了多轮对话的复杂性和风险。本文指出，用户可以通过多轮对话诱导LLMs生成有害信息。我们的实验表明，当前LLMs在多轮对话中的安全机制存在不足，揭示了其在复杂场景下的脆弱性，为LLMs的安全性提出了新的挑战。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在多轮对话中生成有害信息的安全漏洞。现有方法主要关注单轮对话，未能识别多轮对话的潜在风险和复杂性。

核心思路：通过将不安全的查询分解为多个子查询，逐步诱导LLMs生成有害信息。这种设计旨在利用多轮对话的特性，使模型在每一轮中未能识别整体的恶意意图。

技术框架：整体流程包括用户输入不安全的查询，模型逐步响应每个子查询，最终汇聚成一个有害的整体回应。主要模块包括查询分解、逐轮响应和最终输出整合。

关键创新：最重要的技术创新在于识别并利用多轮对话的结构性，诱导模型在每一轮中逐步生成有害信息，而非一次性响应。与现有方法相比，这种策略更具隐蔽性和复杂性。

关键设计：在实验中，设计了特定的查询分解策略，并对模型的响应进行了细致的分析。关键参数包括子查询的数量和内容，以及模型对每个子查询的响应机制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在多轮对话中，多个大型语言模型在处理分解后的不安全查询时，未能有效识别整体的恶意意图，导致生成有害回应的概率显著增加。具体数据显示，某些模型在多轮对话中生成有害信息的比例高达XX%，显示出其安全机制的严重不足。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括对话系统的安全性评估、智能助手的设计和人机交互的安全策略制定。通过识别和修复多轮对话中的安全漏洞，可以提升LLMs在实际应用中的可靠性和安全性，减少有害信息的传播风险。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have been demonstrated to generate illegal or unethical responses, particularly when subjected to "jailbreak." Research on jailbreak has highlighted the safety issues of LLMs. However, prior studies have predominantly focused on single-turn dialogue, ignoring the potential complexities and risks presented by multi-turn dialogue, a crucial mode through which humans derive information from LLMs. In this paper, we argue that humans could exploit multi-turn dialogue to induce LLMs into generating harmful information. LLMs may not intend to reject cautionary or borderline unsafe queries, even if each turn is closely served for one malicious purpose in a multi-turn dialogue. Therefore, by decomposing an unsafe query into several sub-queries for multi-turn dialogue, we induced LLMs to answer harmful sub-questions incrementally, culminating in an overall harmful response. Our experiments, conducted across a wide range of LLMs, indicate current inadequacies in the safety mechanisms of LLMs in multi-turn dialogue. Our findings expose vulnerabilities of LLMs in complex scenarios involving multi-turn dialogue, presenting new challenges for the safety of LLMs.