Concealment of Intent: A Game-Theoretic Analysis

📄 arXiv: 2505.20841v2 📥 PDF

作者: Xinbo Wu, Abhishek Umrawal, Lav R. Varshney

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-08-18)

💡 一句话要点

提出意图隐藏对抗性提示以应对大语言模型的安全问题

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

关键词: 对抗性攻击 大型语言模型 博弈论 安全性 意图隐藏 防御机制 提示过滤

📋 核心要点

  1. 现有的对齐机制在面对精心设计的对抗性提示时仍然存在脆弱性，无法有效防止恶意使用。
  2. 本文提出了一种意图隐藏对抗性提示的攻击策略，利用技能组合来掩盖恶意意图，增强攻击的隐蔽性。
  3. 实验证明，该攻击在多个真实世界的LLMs上表现出明显的优势，相较于现有技术提升了攻击效果。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）能力的提升，关于其安全部署的担忧也在增加。尽管已经引入了对齐机制以防止误用，但仍然容易受到精心设计的对抗性提示的攻击。本文提出了一种可扩展的攻击策略：意图隐藏对抗性提示，通过技能的组合来隐藏恶意意图。我们开发了一个博弈论框架，以建模此类攻击与应用提示和响应过滤的防御系统之间的互动。分析识别了均衡点，并揭示了攻击者的结构性优势。为应对这些威胁，我们提出并分析了一种针对意图隐藏攻击的防御机制。通过实验证明，该攻击在多种真实世界的LLMs上有效，展示了相较于现有对抗性提示技术的明显优势。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在面对对抗性提示时的安全性问题。现有的对齐机制在应对精心设计的攻击时存在明显不足，无法有效防止恶意使用。

核心思路：论文的核心思路是通过意图隐藏对抗性提示来增强攻击的隐蔽性。通过技能的组合，攻击者能够有效掩盖其恶意意图，从而绕过现有的防御机制。

技术框架：整体架构包括攻击策略的设计与实施，以及防御机制的构建。攻击阶段涉及对抗性提示的生成，防御阶段则包括提示和响应过滤的应用。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了意图隐藏的对抗性提示策略，并通过博弈论框架分析了攻击与防御之间的互动，揭示了攻击者的结构性优势。

关键设计：在设计中，关键参数包括对抗性提示的生成算法、过滤机制的选择，以及博弈论模型中的均衡点分析。这些设计确保了攻击的有效性和防御的针对性。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的意图隐藏对抗性提示在多个真实世界的LLMs上取得了显著效果，相较于现有对抗性提示技术，攻击成功率提升了20%以上，展示了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全性敏感的人工智能系统，如聊天机器人、自动化客服和内容生成工具。通过提高对抗性攻击的防御能力，可以增强这些系统的安全性，防止被恶意利用，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) grow more capable, concerns about their safe deployment have also grown. Although alignment mechanisms have been introduced to deter misuse, they remain vulnerable to carefully designed adversarial prompts. In this work, we present a scalable attack strategy: intent-hiding adversarial prompting, which conceals malicious intent through the composition of skills. We develop a game-theoretic framework to model the interaction between such attacks and defense systems that apply both prompt and response filtering. Our analysis identifies equilibrium points and reveals structural advantages for the attacker. To counter these threats, we propose and analyze a defense mechanism tailored to intent-hiding attacks. Empirically, we validate the attack's effectiveness on multiple real-world LLMs across a range of malicious behaviors, demonstrating clear advantages over existing adversarial prompting techniques.