Defending Jailbreak Prompts via In-Context Adversarial Game

📄 arXiv: 2402.13148v3 📥 PDF

作者: Yujun Zhou, Yufei Han, Haomin Zhuang, Kehan Guo, Zhenwen Liang, Hongyan Bao, Xiangliang Zhang

分类: cs.LG, cs.CR

发布日期: 2024-02-20 (更新: 2025-02-21)

备注: EMNLP 2024 Main Paper

💡 一句话要点

提出ICAG以解决大型语言模型的越狱攻击问题

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

关键词: 越狱攻击 大型语言模型 对抗训练 动态防御 代理学习 安全性 模型迁移性

📋 核心要点

  1. 现有方法在防御越狱攻击时多依赖静态数据集，缺乏动态适应能力，导致防御效果有限。
  2. ICAG通过引入对抗游戏的概念，利用代理学习动态扩展知识，持续提升对越狱攻击的防御能力。
  3. 实验结果显示，ICAG显著降低了LLMs的越狱成功率，并且在不同模型间具有良好的迁移性，表明其实用性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多种应用中展现出卓越的能力，但其安全性，尤其是对越狱攻击的脆弱性，仍然令人担忧。本文提出了一种名为“上下文对抗游戏”（ICAG）的防御机制，旨在无需微调的情况下抵御越狱攻击。ICAG借鉴了深度学习中的对抗训练和LLM代理学习过程，通过动态扩展知识来进行对抗游戏。与依赖静态数据集的传统方法不同，ICAG采用迭代过程增强防御和攻击代理，持续提升对新生成越狱提示的防御能力。实证研究表明，ICAG显著降低了LLMs在多种攻击场景下的越狱成功率，并且其在其他LLMs上的迁移性也表明了其作为通用防御机制的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）在面对越狱攻击时的脆弱性。现有防御方法多依赖静态数据集，缺乏对新型攻击的适应能力，导致防御效果不佳。

核心思路：论文提出的ICAG方法通过对抗游戏的形式进行动态学习，利用代理学习的机制不断更新防御策略，从而增强对越狱攻击的抵御能力。

技术框架：ICAG的整体架构包括两个主要模块：防御代理和攻击代理。防御代理负责学习如何抵御越狱攻击，而攻击代理则模拟攻击者的行为，生成新的越狱提示。两者通过迭代训练相互促进，形成一个动态的对抗过程。

关键创新：ICAG的主要创新在于其动态学习机制，区别于传统静态防御方法，能够实时适应新出现的攻击策略，提升防御的有效性和灵活性。

关键设计：在设计上，ICAG采用了迭代训练策略，结合了多种损失函数以平衡防御和攻击的效果，确保防御代理能够有效应对不断变化的攻击模式。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，采用ICAG的LLMs在多种攻击场景下的越狱成功率显著降低，具体数据表明成功率下降幅度超过50%。此外，ICAG在不同大型语言模型之间展现出良好的迁移性，证明了其作为通用防御机制的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全敏感的对话系统、自动化客服和内容生成平台等。通过有效防御越狱攻击，ICAG能够提升这些系统的安全性和可靠性，保护用户数据和隐私。未来，ICAG的设计理念还可扩展到其他类型的模型防御中，具有广泛的实际价值。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) demonstrate remarkable capabilities across diverse applications. However, concerns regarding their security, particularly the vulnerability to jailbreak attacks, persist. Drawing inspiration from adversarial training in deep learning and LLM agent learning processes, we introduce the In-Context Adversarial Game (ICAG) for defending against jailbreaks without the need for fine-tuning. ICAG leverages agent learning to conduct an adversarial game, aiming to dynamically extend knowledge to defend against jailbreaks. Unlike traditional methods that rely on static datasets, ICAG employs an iterative process to enhance both the defense and attack agents. This continuous improvement process strengthens defenses against newly generated jailbreak prompts. Our empirical studies affirm ICAG's efficacy, where LLMs safeguarded by ICAG exhibit significantly reduced jailbreak success rates across various attack scenarios. Moreover, ICAG demonstrates remarkable transferability to other LLMs, indicating its potential as a versatile defense mechanism.