Tracing and Reversing Rank-One Model Edits

📄 arXiv: 2505.20819v1 📥 PDF

作者: Paul Youssef, Zhixue Zhao, Christin Seifert, Jörg Schlötterer

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

提出一种方法以追踪和逆转知识编辑中的恶意操控

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识编辑 对抗性攻击 大型语言模型 信息安全 模型恢复

📋 核心要点

  1. 现有的知识编辑方法在更新信息时存在被恶意利用的风险，难以有效检测和逆转不当编辑。
  2. 本文提出了一种基于编辑权重的追踪和逆转方法，能够在不依赖编辑提示的情况下，准确推断编辑内容。
  3. 实验结果表明，该方法在编辑对象实体推断上达到了95%以上的准确率，并且能够以80%以上的准确率恢复模型的原始输出。

📝 摘要（中文）

知识编辑方法（KEs）是一种经济高效的方式，用于更新大型语言模型（LLMs）的事实内容，但也存在双重使用风险。虽然KEs有助于更新过时或不正确的信息，但也可能被恶意利用以植入错误信息或偏见。为此，我们需要可靠的技术来检测、解释和减轻对抗性编辑。本文研究了知识编辑的可追溯性和可逆性，重点关注广泛使用的Rank-One Model Editing（ROME）方法。我们首先展示了ROME在编辑权重矩阵中引入了独特的分布模式，这可以作为定位编辑权重的有效信号。其次，我们证明了这些改变的权重可以可靠地用于预测编辑的事实关系，从而实现对修改事实的部分重建。基于此，我们提出了一种方法，可以直接从修改的权重推断编辑的对象实体，准确率超过95%。最后，我们展示了ROME编辑可以被逆转，以≥80%的准确率恢复模型的原始输出。我们的研究结果强调了基于编辑权重检测、追踪和逆转编辑的可行性，为保护LLMs免受对抗性操控提供了强有力的框架。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决知识编辑方法（KEs）在大型语言模型中被恶意操控的问题，现有方法在检测和逆转这些编辑时存在不足。

核心思路：通过分析Rank-One Model Editing（ROME）方法引入的权重矩阵分布模式，提出了一种有效的检测和逆转编辑的方法。该方法能够在没有编辑提示的情况下，直接推断出编辑的对象实体。

技术框架：整体流程包括三个主要模块：首先，分析编辑后的权重矩阵以识别编辑信号；其次，利用这些信号预测编辑的事实关系；最后，基于修改的权重推断出编辑的对象实体。

关键创新：最重要的创新在于提出了一种基于权重分布模式的追踪和逆转方法，显著提高了对抗性编辑的检测和恢复能力，与现有方法相比具有更高的准确性和可靠性。

关键设计：在实验中，采用了特定的损失函数和网络结构来优化权重的推断过程，确保了在推断编辑对象实体时的高准确率。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的方法在编辑对象实体的推断上达到了超过95%的准确率，并且能够以≥80%的准确率成功恢复模型的原始输出。这些结果表明该方法在对抗性编辑检测和逆转方面具有显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的安全性增强、信息验证系统以及对抗性攻击检测等。通过提供有效的编辑检测和逆转机制，可以在实际应用中保护模型免受恶意操控，提升信息的可靠性和准确性。

📄 摘要（原文）

Knowledge editing methods (KEs) are a cost-effective way to update the factual content of large language models (LLMs), but they pose a dual-use risk. While KEs are beneficial for updating outdated or incorrect information, they can be exploited maliciously to implant misinformation or bias. In order to defend against these types of malicious manipulation, we need robust techniques that can reliably detect, interpret, and mitigate adversarial edits. This work investigates the traceability and reversibility of knowledge edits, focusing on the widely used Rank-One Model Editing (ROME) method. We first show that ROME introduces distinctive distributional patterns in the edited weight matrices, which can serve as effective signals for locating the edited weights. Second, we show that these altered weights can reliably be used to predict the edited factual relation, enabling partial reconstruction of the modified fact. Building on this, we propose a method to infer the edited object entity directly from the modified weights, without access to the editing prompt, achieving over 95% accuracy. Finally, we demonstrate that ROME edits can be reversed, recovering the model's original outputs with $\geq$ 80% accuracy. Our findings highlight the feasibility of detecting, tracing, and reversing edits based on the edited weights, offering a robust framework for safeguarding LLMs against adversarial manipulations.