EasyJailbreak: A Unified Framework for Jailbreaking Large Language Models

📄 arXiv: 2403.12171v1 📥 PDF

作者: Weikang Zhou, Xiao Wang, Limao Xiong, Han Xia, Yingshuang Gu, Mingxu Chai, Fukang Zhu, Caishuang Huang, Shihan Dou, Zhiheng Xi, Rui Zheng, Songyang Gao, Yicheng Zou, Hang Yan, Yifan Le, Ruohui Wang, Lijun Li, Jing Shao, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-18

💡 一句话要点

提出EasyJailbreak框架以简化大语言模型的越狱攻击评估

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

关键词: 越狱攻击 大语言模型 安全评估 模块化框架 攻击成功率 人工智能安全 模型脆弱性

📋 核心要点

  1. 现有越狱方法缺乏统一的实现框架，导致安全评估的局限性。
  2. EasyJailbreak框架通过模块化设计，简化越狱攻击的构建与评估，支持多种攻击方法。
  3. 实验结果显示，10种LLMs的平均突破概率为60%，即使是先进模型也存在显著脆弱性。

📝 摘要（中文）

越狱攻击对于识别和缓解大语言模型（LLMs）的安全漏洞至关重要，旨在绕过安全机制并引发禁止的输出。然而，由于各种越狱方法之间存在显著差异，社区缺乏标准的实现框架，限制了全面的安全评估。本文提出了EasyJailbreak，一个统一框架，简化了对LLMs的越狱攻击的构建和评估。该框架通过选择器、变异器、约束和评估器四个组件构建越狱攻击，支持11种不同的越狱方法，并促进对广泛LLMs的安全验证。我们的验证显示，在10种不同的LLMs中，平均突破概率为60%。即使是先进的模型如GPT-3.5-Turbo和GPT-4，攻击成功率也分别为57%和33%。我们为研究人员提供了丰富的资源，包括网络平台、PyPI发布包、视频演示和实验结果。

🔬 方法详解

问题定义：当前的越狱攻击方法多样且缺乏统一框架，导致研究人员难以进行全面的安全评估，限制了对大语言模型安全性的理解和改进。

核心思路：EasyJailbreak框架通过模块化设计，允许研究人员灵活组合不同的组件（选择器、变异器、约束和评估器），以构建和评估越狱攻击，从而简化了这一过程。

技术框架：该框架包含四个主要模块：选择器负责选择攻击目标，变异器用于生成变体，约束模块确保攻击符合特定条件，评估器则用于评估攻击的成功率。

关键创新：EasyJailbreak的最大创新在于其模块化设计，允许研究人员根据需要组合不同的组件，极大地提高了越狱攻击的构建效率和灵活性，与现有方法相比，提供了更高的可扩展性和适应性。

关键设计：框架中的每个模块都可以根据具体需求进行参数设置，支持多种攻击策略的实现，确保了对不同LLMs的兼容性和有效性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，EasyJailbreak在10种不同的LLMs上实现了平均60%的突破概率，尤其是GPT-3.5-Turbo和GPT-4的攻击成功率分别达到57%和33%。这些结果表明，当前先进模型仍存在显著的安全漏洞，亟需进一步研究与改进。

🎯 应用场景

EasyJailbreak框架在安全研究、模型评估和防御策略开发等领域具有广泛的应用潜力。通过识别和验证大语言模型的安全漏洞，研究人员可以更好地设计防护措施，提升模型的安全性和可靠性，促进人工智能技术的健康发展。

📄 摘要（原文）

Jailbreak attacks are crucial for identifying and mitigating the security vulnerabilities of Large Language Models (LLMs). They are designed to bypass safeguards and elicit prohibited outputs. However, due to significant differences among various jailbreak methods, there is no standard implementation framework available for the community, which limits comprehensive security evaluations. This paper introduces EasyJailbreak, a unified framework simplifying the construction and evaluation of jailbreak attacks against LLMs. It builds jailbreak attacks using four components: Selector, Mutator, Constraint, and Evaluator. This modular framework enables researchers to easily construct attacks from combinations of novel and existing components. So far, EasyJailbreak supports 11 distinct jailbreak methods and facilitates the security validation of a broad spectrum of LLMs. Our validation across 10 distinct LLMs reveals a significant vulnerability, with an average breach probability of 60% under various jailbreaking attacks. Notably, even advanced models like GPT-3.5-Turbo and GPT-4 exhibit average Attack Success Rates (ASR) of 57% and 33%, respectively. We have released a wealth of resources for researchers, including a web platform, PyPI published package, screencast video, and experimental outputs.