RedAgent: Red Teaming Large Language Models with Context-aware Autonomous Language Agent
作者: Huiyu Xu, Wenhui Zhang, Zhibo Wang, Feng Xiao, Rui Zheng, Yunhe Feng, Zhongjie Ba, Kui Ren
分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-07-23
💡 一句话要点
RedAgent：提出上下文感知自主语言Agent，用于LLM的红队测试
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 红队测试 越狱攻击 上下文感知 自主学习
📋 核心要点
- 现有红队测试方法忽略了LLM在不同场景下的独特漏洞，难以生成上下文相关的越狱提示，且自动化程度和可扩展性不足。
- RedAgent将现有攻击抽象为“越狱策略”，构建多Agent LLM系统，利用这些策略生成上下文感知的越狱提示，并通过记忆缓冲区进行自我反思学习。
- 实验表明，RedAgent仅需五个查询即可越狱大多数黑盒LLM，效率提升两倍，并成功发现GPTs应用程序的60个严重漏洞。
📝 摘要（中文）
近年来，GPT-4等大型语言模型（LLMs）被广泛应用于代码助手等实际应用中，极大地扩展了LLMs的攻击面，使其面临各种威胁。其中，通过越狱提示诱导产生有害响应的越狱攻击引发了严重的安全问题。为了识别这些威胁，越来越多的红队测试方法通过构造越狱提示来模拟潜在的对抗场景，以测试目标LLM。然而，现有的红队测试方法没有考虑到LLM在不同场景下的独特漏洞，难以调整越狱提示以发现特定于上下文的漏洞。同时，这些方法仅限于使用少量变异操作来改进越狱模板，缺乏适应不同场景的自动化和可扩展性。为了实现上下文感知和高效的红队测试，我们将现有攻击抽象建模为一个连贯的概念，称为“越狱策略”，并提出了一个名为RedAgent的多Agent LLM系统，该系统利用这些策略来生成上下文感知的越狱提示。通过在额外的记忆缓冲区中自我反思上下文反馈，RedAgent不断学习如何利用这些策略在特定上下文中实现有效的越狱。大量实验表明，我们的系统只需五个查询即可越狱大多数黑盒LLM，将现有红队测试方法的效率提高了两倍。此外，RedAgent可以更有效地越狱定制的LLM应用程序。通过针对GPTs上的应用程序生成上下文感知的越狱提示，我们仅通过每个漏洞两次查询就发现了这些实际应用程序的60个严重漏洞。我们已报告所有发现的问题，并与OpenAI和Meta沟通以进行错误修复。
🔬 方法详解
问题定义：现有红队测试方法在针对大型语言模型（LLMs）进行越狱攻击时，无法充分利用上下文信息，导致生成的越狱提示效果不佳，难以发现LLM在特定场景下的漏洞。此外，现有方法依赖人工设计的模板和有限的变异操作，缺乏自动化和可扩展性，难以适应不断变化的攻击场景。
核心思路：RedAgent的核心思路是将各种已知的越狱攻击模式抽象为“越狱策略”，并构建一个多Agent系统，使其能够根据当前上下文选择合适的策略，生成更具针对性的越狱提示。通过引入记忆缓冲区和自我反思机制，RedAgent能够从之前的攻击经验中学习，不断优化越狱策略，提高攻击成功率。
技术框架：RedAgent系统包含以下主要模块：1) 策略库：存储各种预定义的越狱策略。2) 上下文分析器：分析当前场景的上下文信息，例如用户输入、系统状态等。3) 策略选择器：根据上下文信息，从策略库中选择合适的越狱策略。4) 提示生成器：根据选定的策略，生成越狱提示。5) 执行器：将生成的提示发送给目标LLM并获取响应。6) 记忆缓冲区：存储之前的攻击经验，包括上下文信息、越狱策略、提示和响应。7) 自我反思模块：分析记忆缓冲区中的数据，评估越狱策略的效果，并更新策略库。
关键创新：RedAgent的关键创新在于：1) 上下文感知：能够根据当前上下文信息选择合适的越狱策略，生成更具针对性的提示。2) 自主学习：通过记忆缓冲区和自我反思机制，能够从之前的攻击经验中学习，不断优化越狱策略。3) 多Agent协作：采用多Agent架构，不同的Agent负责不同的任务，例如策略选择、提示生成等，提高了系统的效率和灵活性。与现有方法相比，RedAgent更加自动化、可扩展，并且能够更好地适应不同的攻击场景。
关键设计：RedAgent的关键设计包括：1) 越狱策略的定义：需要仔细定义各种越狱策略，例如“角色扮演”、“指令注入”等，并为每个策略设计相应的模板和参数。2) 上下文分析器的实现：需要设计有效的算法来分析上下文信息，提取关键特征。3) 策略选择器的设计：需要设计合适的算法来根据上下文信息选择合适的越狱策略，例如基于规则的方法、基于机器学习的方法等。4) 自我反思模块的实现：需要设计有效的算法来评估越狱策略的效果，并更新策略库，例如基于强化学习的方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RedAgent在黑盒LLM越狱测试中，仅需5次查询即可成功，效率是现有方法的两倍。在针对GPTs应用的测试中，RedAgent仅用两次查询就发现了60个严重漏洞。这些实验结果表明，RedAgent能够显著提高红队测试的效率和有效性，并能发现现有方法难以发现的漏洞。
🎯 应用场景
RedAgent可用于评估和增强大型语言模型及其应用的安全性。它可以帮助开发者发现潜在的漏洞，并采取相应的防御措施，例如过滤恶意输入、限制模型权限等。此外，RedAgent还可以用于构建更安全的LLM应用，例如内容审核、智能客服等，从而降低恶意利用的风险。该研究对于提升人工智能系统的安全性具有重要意义。
📄 摘要（原文）
Recently, advanced Large Language Models (LLMs) such as GPT-4 have been integrated into many real-world applications like Code Copilot. These applications have significantly expanded the attack surface of LLMs, exposing them to a variety of threats. Among them, jailbreak attacks that induce toxic responses through jailbreak prompts have raised critical safety concerns. To identify these threats, a growing number of red teaming approaches simulate potential adversarial scenarios by crafting jailbreak prompts to test the target LLM. However, existing red teaming methods do not consider the unique vulnerabilities of LLM in different scenarios, making it difficult to adjust the jailbreak prompts to find context-specific vulnerabilities. Meanwhile, these methods are limited to refining jailbreak templates using a few mutation operations, lacking the automation and scalability to adapt to different scenarios. To enable context-aware and efficient red teaming, we abstract and model existing attacks into a coherent concept called "jailbreak strategy" and propose a multi-agent LLM system named RedAgent that leverages these strategies to generate context-aware jailbreak prompts. By self-reflecting on contextual feedback in an additional memory buffer, RedAgent continuously learns how to leverage these strategies to achieve effective jailbreaks in specific contexts. Extensive experiments demonstrate that our system can jailbreak most black-box LLMs in just five queries, improving the efficiency of existing red teaming methods by two times. Additionally, RedAgent can jailbreak customized LLM applications more efficiently. By generating context-aware jailbreak prompts towards applications on GPTs, we discover 60 severe vulnerabilities of these real-world applications with only two queries per vulnerability. We have reported all found issues and communicated with OpenAI and Meta for bug fixes.