Uncovering Safety Risks of Large Language Models through Concept Activation Vector
作者: Zhihao Xu, Ruixuan Huang, Changyu Chen, Xiting Wang
分类: cs.CL
发布日期: 2024-04-18 (更新: 2024-11-30)
备注: 10 pages, accepted at NeurIPS 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出安全概念激活向量框架以揭示大型语言模型的安全风险
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 安全风险 对抗性攻击 概念激活向量 安全机制
📋 核心要点
- 现有的大型语言模型在安全对齐方面存在不足，容易受到攻击，亟需深入分析其安全机制。
- 本文提出的SCAV框架通过概念激活向量有效指导攻击，能够自动生成攻击提示和嵌入级别的攻击。
- 实验结果显示，攻击成功率高达99.14%，显著提升了攻击效果和响应质量，且对训练数据的需求更低。
📝 摘要（中文）
尽管当前的大型语言模型（LLMs）经过仔细的安全对齐，但仍然容易受到各种攻击。为进一步揭示LLMs的安全风险，本文提出了一种安全概念激活向量（SCAV）框架，该框架通过准确解释LLMs的安全机制，有效指导攻击。我们开发了一种SCAV引导的攻击方法，能够生成攻击提示和嵌入级别的攻击，并自动选择扰动超参数。实验结果表明，该方法显著提高了攻击成功率和响应质量，同时减少了训练数据的需求。此外，我们发现生成的攻击提示可能对GPT-4具有可转移性，嵌入级别的攻击也可能转移到其他已知参数的白盒LLMs。我们的实验进一步揭示了当前LLMs存在的安全风险。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在揭示大型语言模型的安全风险，现有方法在攻击效果和对安全机制的理解上存在不足。
核心思路：通过引入安全概念激活向量（SCAV），准确解释和利用LLMs的安全机制，从而设计出有效的攻击方法。
技术框架：SCAV框架包括攻击提示生成模块和嵌入级别攻击模块，采用自动选择的扰动超参数，整体流程为：分析安全机制→生成攻击提示→执行攻击。
关键创新：SCAV框架的核心创新在于通过概念激活向量的方式，系统性地揭示和利用LLMs的安全机制，与传统方法相比，具有更高的攻击成功率和更好的响应质量。
关键设计：在参数设置上，采用自动选择的扰动超参数，损失函数设计为优化攻击成功率和响应质量，网络结构则结合了多层次的激活向量分析。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，在对七个开源LLMs的评估中，攻击成功率达到了99.14%，基于经典的关键词匹配标准，显著提高了攻击效果。同时，生成的攻击提示在不同模型间具有良好的可转移性，展示了方法的广泛适用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括安全性评估、对抗性攻击研究以及大型语言模型的安全防护。通过揭示LLMs的安全风险，能够为模型的改进和安全机制的设计提供重要参考，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Despite careful safety alignment, current large language models (LLMs) remain vulnerable to various attacks. To further unveil the safety risks of LLMs, we introduce a Safety Concept Activation Vector (SCAV) framework, which effectively guides the attacks by accurately interpreting LLMs' safety mechanisms. We then develop an SCAV-guided attack method that can generate both attack prompts and embedding-level attacks with automatically selected perturbation hyperparameters. Both automatic and human evaluations demonstrate that our attack method significantly improves the attack success rate and response quality while requiring less training data. Additionally, we find that our generated attack prompts may be transferable to GPT-4, and the embedding-level attacks may also be transferred to other white-box LLMs whose parameters are known. Our experiments further uncover the safety risks present in current LLMs. For example, in our evaluation of seven open-source LLMs, we observe an average attack success rate of 99.14%, based on the classic keyword-matching criterion. Finally, we provide insights into the safety mechanism of LLMs. The code is available at https://github.com/SproutNan/AI-Safety_SCAV.