Investigating Adversarial Trigger Transfer in Large Language Models

📄 arXiv: 2404.16020v2 📥 PDF

作者: Nicholas Meade, Arkil Patel, Siva Reddy

分类: cs.CL

发布日期: 2024-04-24 (更新: 2025-04-08)

💡 一句话要点

揭示大语言模型中对抗触发器的转移性问题

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

关键词: 对抗攻击 大语言模型 安全性评估 模型对齐 优化策略

📋 核心要点

  1. 现有方法未能一致地证明对抗触发器在不同模型间的转移性，存在安全隐患。
  2. 论文通过对13个开放模型的实验，揭示了对抗触发器的转移性不一致性，并分析了不同对齐方法的影响。
  3. 实验结果显示，APO模型对触发器的鲁棒性显著高于AFT模型，后者在面对新指令时表现出高度脆弱性。

📝 摘要（中文）

近年来的研究开发了优化程序，以寻找称为对抗触发器的令牌序列，这些触发器能够引发对齐语言模型的不安全响应。本文具体展示了这些对抗触发器并不总是具有一致的可转移性。我们对13个开放模型进行了广泛的触发器转移研究，观察到转移效果差且不一致。实验还揭示了通过偏好优化（APO）对齐的模型与通过微调（AFT）对齐的模型在对抗触发器的鲁棒性方面存在显著差异。APO模型即使在直接优化触发器的情况下也极难被破解，而AFT模型虽然表面上看似安全，但对对抗触发器高度敏感。最后，我们发现大多数在AFT模型上优化的触发器也能推广到来自五个不同领域的新不安全指令，进一步强调了其脆弱性。总体而言，我们的研究突显了对齐语言模型需要更全面的安全评估。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决对抗触发器在不同大语言模型间转移性不一致的问题。现有研究未能充分评估不同对齐方法对模型安全性的影响，导致潜在的安全风险。

核心思路：通过对13个开放模型的系统实验，比较APO和AFT模型在对抗触发器下的表现，揭示其鲁棒性差异。研究表明，APO模型在安全性上具有更高的防护能力。

技术框架：研究采用实验设计对比不同模型的对抗触发器转移性，主要模块包括触发器优化、模型评估和安全性分析。实验通过多轮测试评估触发器的有效性和模型的响应。

关键创新：最重要的创新在于系统性地展示了APO和AFT模型在对抗触发器转移性上的显著差异，强调了对齐方法对模型安全性的深远影响。

关键设计：在实验中，采用了多种优化策略和评估标准，确保触发器的有效性和模型的响应一致性。具体参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需参考原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，APO模型在面对对抗触发器时表现出极高的鲁棒性，而AFT模型则在多种不安全指令下表现出高度脆弱性。具体而言，APO模型的破解难度显著高于AFT模型，强调了对齐方法对模型安全性的关键影响。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全性评估、对抗攻击防护和大语言模型的优化设计。通过深入理解对抗触发器的转移性，可以为模型的安全性提供更有效的保障，推动安全AI的研究与应用。未来可能影响模型的开发和部署策略，确保其在实际应用中的安全性。

📄 摘要（原文）

Recent work has developed optimization procedures to find token sequences, called adversarial triggers, which can elicit unsafe responses from aligned language models. These triggers are believed to be highly transferable, i.e., a trigger optimized on one model can jailbreak other models. In this paper, we concretely show that such adversarial triggers are not consistently transferable. We extensively investigate trigger transfer amongst 13 open models and observe poor and inconsistent transfer. Our experiments further reveal a significant difference in robustness to adversarial triggers between models Aligned by Preference Optimization (APO) and models Aligned by Fine-Tuning (AFT). We find that APO models are extremely hard to jailbreak even when the trigger is optimized directly on the model. On the other hand, while AFT models may appear safe on the surface, exhibiting refusals to a range of unsafe instructions, we show that they are highly susceptible to adversarial triggers. Lastly, we observe that most triggers optimized on AFT models also generalize to new unsafe instructions from five diverse domains, further emphasizing their vulnerability. Overall, our work highlights the need for more comprehensive safety evaluations for aligned language models.