CodeAttack: Revealing Safety Generalization Challenges of Large Language Models via Code Completion

📄 arXiv: 2403.07865v5 📥 PDF

作者: Qibing Ren, Chang Gao, Jing Shao, Junchi Yan, Xin Tan, Wai Lam, Lizhuang Ma

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CR, cs.LG, cs.SE

发布日期: 2024-03-12 (更新: 2024-09-14)

备注: ACL Findings 2024, Code is available at https://github.com/renqibing/CodeAttack

💡 一句话要点

提出CodeAttack框架以揭示大语言模型的安全泛化挑战

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 安全泛化 代码输入 CodeAttack 安全风险 模型评估 输入转换

📋 核心要点

  1. 现有的安全增强方法主要针对自然语言，未能有效应对代码输入的安全风险。
  2. 本文提出CodeAttack框架，通过将自然语言转化为代码输入，测试LLMs的安全泛化能力。
  3. 实验结果显示，CodeAttack在超过80%的情况下成功绕过了多种LLMs的安全防护，揭示了新的安全漏洞。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，其生成能力显著提升，但也引发了潜在滥用的担忧。尽管通过监督微调和人类反馈的强化学习等策略增强了模型的安全性，但这些方法主要集中在自然语言上，可能无法泛化到其他领域。本文提出了CodeAttack框架，将自然语言输入转化为代码输入，为测试LLMs的安全泛化提供了新环境。对包括GPT-4、Claude-2和Llama-2系列在内的最先进LLMs的综合研究揭示了这些模型在代码输入下的新普遍安全漏洞：CodeAttack在超过80%的情况下绕过了所有模型的安全防护。我们发现CodeAttack与自然语言之间的分布差距越大，安全泛化能力越弱。此外，我们提出了CodeAttack成功的假设：LLMs在代码训练过程中获得的偏差不一致，优先考虑代码补全而非避免潜在的安全风险。最后，我们分析了潜在的缓解措施。这些发现突显了代码领域的新安全风险，以及需要更强大的安全对齐算法以匹配LLMs的代码能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在处理代码输入时的安全泛化能力不足的问题。现有方法主要集中在自然语言的安全性，未能有效应对代码输入的潜在风险。

核心思路：论文的核心思路是通过CodeAttack框架，将自然语言输入转换为代码输入，从而创建一个新的测试环境，评估LLMs在代码领域的安全性。这样的设计能够揭示模型在不同输入类型下的安全漏洞。

技术框架：整体架构包括输入转换模块、模型评估模块和安全性分析模块。输入转换模块负责将自然语言转化为代码，模型评估模块则使用不同的LLMs进行测试，最后安全性分析模块对结果进行评估和总结。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了CodeAttack这一新框架，能够有效揭示LLMs在处理代码输入时的安全漏洞。这与现有方法的本质区别在于关注点从自然语言转向了代码输入。

关键设计：在设计中，关键参数包括输入转换的算法选择和模型评估的标准。损失函数的设计考虑了安全性与代码补全的平衡，确保模型在训练时能够兼顾这两方面的需求。网络结构上，采用了适应性强的Transformer架构，以提高对代码输入的处理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CodeAttack能够在超过80%的情况下成功绕过GPT-4、Claude-2和Llama-2系列模型的安全防护。这一发现揭示了当前LLMs在代码输入处理中的普遍安全漏洞，强调了对安全泛化能力的重视。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件开发、自动化测试和安全审计等。通过揭示LLMs在代码处理中的安全风险，研究可以帮助开发更安全的AI工具，减少潜在的滥用风险，并推动安全对齐算法的发展，提升模型在多种输入类型下的安全性。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has brought about remarkable generative capabilities but also raised concerns about their potential misuse. While strategies like supervised fine-tuning and reinforcement learning from human feedback have enhanced their safety, these methods primarily focus on natural languages, which may not generalize to other domains. This paper introduces CodeAttack, a framework that transforms natural language inputs into code inputs, presenting a novel environment for testing the safety generalization of LLMs. Our comprehensive studies on state-of-the-art LLMs including GPT-4, Claude-2, and Llama-2 series reveal a new and universal safety vulnerability of these models against code input: CodeAttack bypasses the safety guardrails of all models more than 80\% of the time. We find that a larger distribution gap between CodeAttack and natural language leads to weaker safety generalization, such as encoding natural language input with data structures. Furthermore, we give our hypotheses about the success of CodeAttack: the misaligned bias acquired by LLMs during code training, prioritizing code completion over avoiding the potential safety risk. Finally, we analyze potential mitigation measures. These findings highlight new safety risks in the code domain and the need for more robust safety alignment algorithms to match the code capabilities of LLMs.