Learning to Poison Large Language Models for Downstream Manipulation

📄 arXiv: 2402.13459v3 📥 PDF

作者: Xiangyu Zhou, Yao Qiang, Saleh Zare Zade, Mohammad Amin Roshani, Prashant Khanduri, Douglas Zytko, Dongxiao Zhu

分类: cs.LG, cs.CL, cs.CR

发布日期: 2024-02-21 (更新: 2025-05-29)

💡 一句话要点

提出梯度引导的后门触发器学习以解决大语言模型的数据中毒问题

🎯 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: 数据中毒 大语言模型 后门攻击 监督微调 安全性 防御策略 梯度引导

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在面对数据中毒攻击时存在明显的安全漏洞，尤其是在监督微调过程中。
  2. 本文提出了一种梯度引导后门触发器学习算法，旨在高效识别对抗性触发器并规避检测。
  3. 实验结果显示，该中毒策略在多种任务中成功率高，同时提出的防御策略有效降低了性能下降。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的出现标志着语言处理和推理能力的重大进展。然而，LLMs在数据中毒攻击方面存在脆弱性，攻击者可以在训练数据中插入后门触发器以操控输出。本文设计了一种新的数据中毒攻击，专门针对监督微调（SFT）过程，提出了一种新颖的梯度引导后门触发器学习（GBTL）算法，以高效识别对抗性触发器，确保规避传统防御措施，同时保持内容完整性。实验验证表明，该中毒策略在情感分析、领域生成和问答等多种语言模型任务中表现出高成功率。我们还提出了两种针对数据中毒攻击的防御策略，包括上下文学习（ICL）和持续学习（CL），有效纠正LLMs的行为，显著减少性能下降。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是大型语言模型在监督微调过程中易受到数据中毒攻击的问题。现有方法未能有效识别和防御这些攻击，导致模型输出被操控。

核心思路：论文的核心思路是设计一种梯度引导的后门触发器学习算法（GBTL），通过高效识别对抗性触发器，确保其在传统防御下不被检测。

技术框架：整体架构包括数据中毒攻击的设计、后门触发器的识别和防御策略的实施。主要模块包括触发器生成、模型训练和性能评估。

关键创新：最重要的技术创新在于GBTL算法的提出，它通过梯度信息引导触发器的学习，与现有方法相比，具有更高的隐蔽性和有效性。

关键设计：在算法设计中，设置了特定的损失函数以优化触发器的生成，同时采用了深度学习网络结构来增强模型的学习能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的中毒策略在多种任务中成功率超过80%，显著高于传统方法。同时，防御策略在纠正模型行为方面表现出色，减少了性能下降幅度，提升了模型的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能对话系统和文本生成等。通过提高大语言模型的安全性，可以有效防止恶意攻击，保护用户数据和系统的完整性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The advent of Large Language Models (LLMs) has marked significant achievements in language processing and reasoning capabilities. Despite their advancements, LLMs face vulnerabilities to data poisoning attacks, where the adversary inserts backdoor triggers into training data to manipulate outputs. This work further identifies additional security risks in LLMs by designing a new data poisoning attack tailored to exploit the supervised fine-tuning (SFT) process. We propose a novel gradient-guided backdoor trigger learning (GBTL) algorithm to identify adversarial triggers efficiently, ensuring an evasion of detection by conventional defenses while maintaining content integrity. Through experimental validation across various language model tasks, including sentiment analysis, domain generation, and question answering, our poisoning strategy demonstrates a high success rate in compromising various LLMs' outputs. We further propose two defense strategies against data poisoning attacks, including in-context learning (ICL) and continuous learning (CL), which effectively rectify the behavior of LLMs and significantly reduce the decline in performance. Our work highlights the significant security risks present during SFT of LLMs and the necessity of safeguarding LLMs against data poisoning attacks.