Soft Begging: Modular and Efficient Shielding of LLMs against Prompt Injection and Jailbreaking based on Prompt Tuning

📄 arXiv: 2407.03391v1 📥 PDF

作者: Simon Ostermann, Kevin Baum, Christoph Endres, Julia Masloh, Patrick Schramowski

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-07-03

💡 一句话要点

提出基于Prompt Tuning的“软乞讨”方法，高效防御LLM的Prompt注入和越狱攻击

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

关键词: 大型语言模型 Prompt注入 越狱攻击 Prompt Tuning 软提示 安全防御 对抗攻击

📋 核心要点

  1. 大型语言模型易受Prompt注入和越狱攻击，导致应用集成环境中存在潜在风险。
  2. 论文提出“软乞讨”方法，通过训练软提示来对抗恶意Prompt对LLM输出的负面影响。
  3. 论文对“软乞讨”的有效性进行了评估，验证了其在防御Prompt攻击方面的潜力。

📝 摘要（中文）

Prompt注入（包括直接和间接）以及越狱攻击现在被认为是大型语言模型（LLM）的重大问题，尤其是在应用集成环境中，它们可能造成危害。本扩展摘要探讨了一种保护LLM免受此类攻击的新方法，称为“软乞讨”。该方法涉及训练软提示，以抵消受损提示对LLM输出的影响。我们概述了prompt注入和越狱攻击，介绍了“软乞讨”技术背后的理论基础，并讨论了对其有效性的评估。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLM）容易受到Prompt注入和越狱攻击，这些攻击可能导致LLM产生不安全或不期望的输出。现有的防御方法可能不够有效或效率低下，难以适应各种攻击场景。因此，需要一种更有效、更通用的方法来保护LLM免受这些攻击。

核心思路：论文的核心思路是引入“软乞讨”的概念，通过学习一组“软提示”（即连续的、可训练的向量），来抵消恶意Prompt的影响。这些软提示被设计成在恶意Prompt之前添加到输入中，从而引导LLM产生更安全、更符合预期的输出。这种方法类似于在恶意请求之前“乞求”LLM做出正确的行为。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 收集或生成包含Prompt注入和越狱攻击的恶意Prompt数据集。2) 定义一个目标函数，该函数旨在最小化LLM在受到恶意Prompt攻击时的损失，同时最大化LLM在正常Prompt下的性能。3) 使用Prompt Tuning技术，训练一组软提示，使其能够优化目标函数。4) 在推理阶段，将训练好的软提示添加到用户输入之前，以防御潜在的攻击。

关键创新：该方法的主要创新在于提出了“软乞讨”的概念，并将其与Prompt Tuning技术相结合，实现了一种模块化和高效的防御机制。与传统的防御方法相比，该方法不需要修改LLM的内部结构或训练数据，而是通过学习一组外部的软提示来实现防御，从而具有更好的通用性和可扩展性。

关键设计：关键设计包括：1) 软提示的长度和初始化方式。2) 目标函数的选择，需要平衡防御效果和正常性能。3) 训练过程中的优化算法和超参数设置。4) 如何生成或收集具有代表性的恶意Prompt数据集。

📊 实验亮点

论文提出了“软乞讨”方法，并对其有效性进行了初步评估。虽然摘要中没有提供具体的性能数据，但该方法为防御LLM的Prompt注入和越狱攻击提供了一种新的思路。未来的工作可以进一步研究该方法在不同攻击场景下的性能，并与其他防御方法进行比较。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种集成大型语言模型的应用场景，例如聊天机器人、智能助手、代码生成器等。通过部署“软乞讨”防御机制，可以有效降低LLM被恶意利用的风险，提高系统的安全性和可靠性，从而促进LLM技术的更广泛应用。

📄 摘要（原文）

Prompt injection (both direct and indirect) and jailbreaking are now recognized as significant issues for large language models (LLMs), particularly due to their potential for harm in application-integrated contexts. This extended abstract explores a novel approach to protecting LLMs from such attacks, termed "soft begging." This method involves training soft prompts to counteract the effects of corrupted prompts on the LLM's output. We provide an overview of prompt injections and jailbreaking, introduce the theoretical basis of the "soft begging" technique, and discuss an evaluation of its effectiveness.