Emerging Vulnerabilities in Frontier Models: Multi-Turn Jailbreak Attacks
作者: Tom Gibbs, Ethan Kosak-Hine, George Ingebretsen, Jason Zhang, Julius Broomfield, Sara Pieri, Reihaneh Iranmanesh, Reihaneh Rabbany, Kellin Pelrine
分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-08-29
💡 一句话要点
揭示前沿模型多轮越狱攻击漏洞，提出新型数据集用于评估防御能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 越狱攻击 多轮对话 安全评估 数据集
📋 核心要点
- 大型语言模型面临日益严峻的越狱攻击威胁，现有防御方法难以有效应对多变的攻击形式。
- 论文核心在于构建包含单轮和多轮攻击样本的数据集，用于评估模型在不同交互模式下的安全性。
- 实验表明，即使内容相同，单轮和多轮攻击的成功率存在差异，现有防御机制对不同结构攻击的鲁棒性不足。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）正以惊人的速度发展。然而，这些模型仍然容易受到越狱攻击的影响，并且随着模型变得越来越强大，这些攻击也变得越来越危险。本文介绍了一个越狱数据集，其中每个示例都可以以单轮或多轮格式输入。研究表明，虽然内容等效，但它们在越狱成功率上并不等效：防御一种结构并不能保证防御另一种结构。类似地，基于LLM的过滤器保护措施的表现也不同，这不仅取决于输入内容，还取决于输入结构。因此，前沿模型的漏洞应该在单轮和多轮设置中进行研究；该数据集提供了一种工具来实现这一点。
🔬 方法详解
问题定义：现有大型语言模型虽然能力强大，但仍然存在安全漏洞，容易受到恶意用户的越狱攻击。现有的防御机制往往针对特定攻击模式设计，缺乏对多轮交互场景下攻击的有效防御能力。因此，如何全面评估和提升模型在复杂交互环境下的安全性成为一个重要问题。
核心思路：论文的核心思路是构建一个包含单轮和多轮攻击样本的数据集，通过对比模型在不同攻击模式下的表现，揭示现有防御机制的局限性。同时，该数据集可以作为评估新型防御方法有效性的基准。
技术框架：论文主要贡献在于数据集的构建，没有提出新的模型或算法。数据集包含两类攻击样本：单轮攻击和多轮攻击。单轮攻击是指用户一次性输入包含恶意指令的文本；多轮攻击是指用户通过多轮对话，逐步引导模型执行恶意任务。数据集的设计目标是保证单轮和多轮攻击在内容上的等价性，从而可以更准确地评估不同攻击模式对模型安全性的影响。
关键创新：论文的关键创新在于提出了多轮越狱攻击的概念，并构建了相应的评估数据集。以往的研究主要关注单轮攻击，忽略了多轮交互场景下攻击的复杂性和隐蔽性。该数据集的发布，为研究人员提供了一个新的视角和工具，可以更全面地评估和提升模型的安全性。
关键设计：数据集的构建过程未知，论文没有详细描述如何生成单轮和多轮攻击样本。推测可能使用了人工构造或基于模型的自动生成方法。数据集的规模和多样性未知，需要进一步查阅相关资料。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验证明，即使内容等价，单轮和多轮攻击的成功率存在显著差异。现有的基于LLM的过滤器保护措施在处理不同结构的输入时表现不一致，表明现有防御机制对多轮攻击的鲁棒性不足。该研究结果强调了在评估模型安全性时，考虑多轮交互场景的重要性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于大型语言模型的安全评估和防御机制设计。开发者可以利用该数据集评估模型的抗越狱攻击能力，并针对多轮攻击场景设计更有效的防御策略。此外，该数据集还可以用于训练更鲁棒的语言模型，提高模型在实际应用中的安全性。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) are improving at an exceptional rate. However, these models are still susceptible to jailbreak attacks, which are becoming increasingly dangerous as models become increasingly powerful. In this work, we introduce a dataset of jailbreaks where each example can be input in both a single or a multi-turn format. We show that while equivalent in content, they are not equivalent in jailbreak success: defending against one structure does not guarantee defense against the other. Similarly, LLM-based filter guardrails also perform differently depending on not just the input content but the input structure. Thus, vulnerabilities of frontier models should be studied in both single and multi-turn settings; this dataset provides a tool to do so.