今天给大家推荐的是一篇和大模型安全相关的有趣研究，名为A Comprehensive Study of Jailbreak Attack versus Defense for Large Language Models，发表于ACL 2024。文章汇集了来自新南威尔士大学、代尔夫特理工大学和南洋理工大学等多个研究团队的研究成果，深入探讨了大模型越狱攻击与防御技术的精彩博弈。让我们一起来看看，在这场激烈的攻防对决中，究竟是攻击者技高一筹，还是防御者能够化解所有危机？
研究背景
随着大语言模型（LLM）在数字时代的内容创作中占据越来越核心的地位，尽管研究人员采用了如基于人类反馈的强化学习（RLHF）等安全训练技术，以确保模型的输出能够与社会价值观相契合，进而避免生成恶意内容。然而，通过巧妙设计的提示词仍可以引导模型产出不当内容的现象，即所谓的“越狱”行为，这仍是个棘手的安全挑战。与此同时，针对这一问题的防御技术虽不断涌现，但迄今为止，缺乏一项全面的研究来比较不同攻击技术的速度、质量，以及各种防御手段的实际效用。
为了补上这一研究空白，这篇论文涵盖了至成稿时所有可获取代码的LLM越狱攻击 [1-9] 和防御技术（共4篇论文 [10-13]]及3个GitHub高收藏防御库 [14-16]），并在三种不同的语言模型——Vicuna, LLaMa以及GPT-3.5上进行了详尽的比较和评估，目的是全面评价这些攻击和防御技术的有效性。
研究方法
研究首先聚焦于衡量攻击技术的有效性这一问题。研究团队审视了所有现有的攻击方法，筛选出9种可行的攻击策略，并根据之前研究的恶意问题分类标准制定了数据集，如OpenAI定义的各类违规输出，像是违法信息、有害内容、成人内容及侵权内容等。为确保方法间的比较公平，团队采取了每个问题重复五遍，单个问题最多重复75次的测试标准。
由于目前还没有统一的越狱标准衡量方法，团队通过微调Roberta模型，在测试集上达到了92%的成功率，超过了GPT-4模型。然而，需要指出的是，模型的判定效果会受到输出内容的影响，因而不能作为普适的评价标准。在此基础上，研究统计了各种攻击方法的成功率和效率。
9种攻击技术在三种模型上的成功率和效率（右上角为最佳）
在探讨防御效果的有效性方面，研究采取了与第一个研究问题相似的方法，选取了7种防御技术，并从多个维度评估了这些防御手段的效果，包括正常问题的通过率以及恶意问题的通过率。
7种防御技术对于成功攻击prompt的防御失败率（DPR），以及正常问题的通过率（BSR）（左上角为最佳）
主要发现
有效的防御手段仍然缺乏：
通过系统的实验，发现在攻击技术中，模板类方法中的78种Template以及生成类方法中的GPTFUZZ表现出最佳效果。在防御方面，采用大模型辅助判断的Bergeron方法取得了较好的成绩。但是大模型辅助防御会带来额外时间及计算成本开销，并且Bergeron对于llama的防御失败率依然较高（>20%)。
因此，作者呼吁开发更有效的防御技术，并着重强调以下潜在挑战：
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检测限制：攻击输入的多样性以及对有害内容的判定标准不一。
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成本问题：引入额外的安全检查模型会大幅增加成本。
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延迟问题：防御技术不应显著增加输出结果的延迟。
统一且合理的越狱衡量标准：
目前，大多数攻击类论文中采用了不同的攻击成功率（ASR）评估标准，例如prefix set（各论文匹配的关键词也有所不同），以及使用GPT-4作为评估基准等。这些判断标准都有其局限性，例如可能会遗漏有害的回答，或者将没有问题的正常回答误判为有害。
为了统一标准，我们使用了针对数据集进行微调的模型，虽然取得了较好的效果，但这并不是一个普适性的解决方案。对于攻击类方法，为了更好地与之前的论文对比成功率，采取一个通用的衡量标准是有必要的。
输入模板对于越狱成功率的影响：
研究揭示了越狱攻击中，输入模板对成功率有显著影响。例如，在LLaMa模型中，使用[INST]标记的模板与否会影响某些攻击策略的成功率，这表明，是否遵循输入模板对结果有着重要影响。
本项研究深入剖析了当前的攻防态势，指出了未来研究的方向，包括制定统一的越狱标准衡量方法和开发更有效的通用防御策略等。为促进进一步研究，团队已将此次实验整理成框架，并计划持续集成新的攻击和防御技术。相关资源和框架已发布在https://github.com/ltroin/llm_attack_defense_arena，供大家参考。欢迎大家提交pull request集成更多的攻防策略！😉
投稿作者简介：徐梓皓，代尔夫特理工大学硕士，将于新南威尔士大学攻读博士，主要研究方向为大模型安全，大模型代码生成，在软件方向的应用等。
参考链接：
[1] Patrick Chao, Alexander Robey, Edgar Dobriban, Hamed Hassani, George J Pappas, and Eric Wong. 2023. Jailbreaking black box large language models in twenty queries. arXiv preprint arXiv:2310.08419.
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[3] Anay Mehrotra, Manolis Zampetakis, Paul Kassianik, Blaine Nelson, Hyrum Anderson, Yaron Singer, and Amin Karbasi. 2023. Tree of attacks: Jailbreaking black-box llms automatically. arXiv preprint arXiv:2312.02119
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[13] Alexander Robey, Eric Wong, Hamed Hassani, and George J Pappas. 2023. Smoothllm: Defending large language models against jailbreaking attacks. arXiv preprint arXiv:2310.03684
[14] Automorphic. 2023. Aegis. https://github.com/ automorphic-ai/aegis. Accessed: 2024-02-13.
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[16] OpenAI. 2023. Moderation guide. https:// platform.openai.com/docs/guides/moderation. Accessed: 2024-02-13.
原文始发于微信公众号（安全研究GoSSIP）：G.O.S.S.I.P 阅读推荐 2024-09-23 大模型越狱，攻防战谁更胜一筹
