PoisonBench: Assessing Large Language Model Vulnerability to Data Poisoning
作者: Tingchen Fu, Mrinank Sharma, Philip Torr, Shay B. Cohen, David Krueger, Fazl Barez
分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-10-11 (更新: 2025-06-06)
备注: Accepted at ICML 2025. Tingchen Fu and Fazl Barez are core research contributors
💡 一句话要点
提出PoisonBench，评估大语言模型在偏好学习中对数据投毒的脆弱性。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 数据投毒 大型语言模型 偏好学习 安全性评估 对抗攻击
📋 核心要点
- 现有大语言模型偏好学习易受数据投毒攻击，可能导致模型生成有害内容。
- 提出PoisonBench基准，用于评估大语言模型在偏好学习中对数据投毒的抵抗能力。
- 实验表明，增大模型规模不能有效抵抗投毒，且投毒效果可泛化到未见触发器。
📝 摘要（中文）
本文提出了PoisonBench，一个用于评估大型语言模型在偏好学习过程中对数据投毒攻击的脆弱性的基准。数据投毒攻击可以操纵大型语言模型的响应，使其包含隐藏的恶意内容或偏见，从而可能导致模型生成有害或非预期的输出，同时表面上看起来运行正常。研究者在八个真实场景中部署了两种不同的攻击类型，评估了21个广泛使用的模型。研究结果揭示了令人担忧的趋势：(1) 扩大参数规模并不能固有地提高对投毒攻击的抵抗力；(2) 攻击效果与数据投毒比例之间存在对数线性关系；(3) 数据投毒的效果可以推广到未包含在投毒数据中的外推触发器。这些结果暴露了当前偏好学习技术的弱点，突显了迫切需要更强大的防御措施来抵御恶意模型和数据操纵。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在偏好学习过程中，对数据投毒攻击的脆弱性问题。现有方法缺乏对此类攻击的有效评估和防御机制，使得模型容易受到恶意数据的影响，产生有害或带有偏见的输出。
核心思路：论文的核心思路是构建一个全面的基准测试平台PoisonBench，通过模拟真实场景下的数据投毒攻击，系统性地评估不同规模和架构的大语言模型对这些攻击的抵抗能力。通过分析攻击效果与模型参数、投毒比例等因素之间的关系，揭示现有偏好学习技术的弱点。
技术框架：PoisonBench包含以下主要组成部分：(1) 多种数据投毒攻击策略，模拟不同的攻击场景；(2) 八个真实场景，涵盖不同的应用领域；(3) 21个广泛使用的大型语言模型，作为评估对象；(4) 评估指标，用于量化模型受到攻击后的性能变化。研究者通过在PoisonBench上进行实验，分析模型在不同攻击下的表现，从而评估其鲁棒性。
关键创新：PoisonBench的关键创新在于其系统性和全面性。它不仅提供了一个统一的评估平台，还深入分析了攻击效果与模型参数、投毒比例等因素之间的关系，揭示了现有偏好学习技术的潜在风险。此外，研究还发现，数据投毒的效果可以泛化到未包含在投毒数据中的外推触发器，这进一步凸显了问题的严重性。
关键设计：论文中使用了两种不同的攻击类型，并在八个真实场景中进行部署。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细展开，属于模型训练和攻击策略的具体实现部分，可能因模型而异。关键在于控制数据投毒的比例，并观察模型在不同比例下的性能变化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，扩大模型参数规模并不能有效提升对投毒攻击的抵抗力。研究还发现，攻击效果与数据投毒比例之间存在对数线性关系，并且投毒效果可以泛化到未包含在投毒数据中的外推触发器。这些发现揭示了现有偏好学习技术的弱点，为未来的研究方向提供了重要启示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升大型语言模型的安全性，例如，开发更鲁棒的偏好学习算法，设计有效的防御机制来检测和过滤恶意数据，从而降低模型被恶意利用的风险。这对于确保人工智能系统的可靠性和安全性至关重要，尤其是在涉及敏感信息或决策的应用场景中。
📄 摘要（原文）
Preference learning is a central component for aligning current LLMs, but this process can be vulnerable to data poisoning attacks. To address this concern, we introduce PoisonBench, a benchmark for evaluating large language models' susceptibility to data poisoning during preference learning. Data poisoning attacks can manipulate large language model responses to include hidden malicious content or biases, potentially causing the model to generate harmful or unintended outputs while appearing to function normally. We deploy two distinct attack types across eight realistic scenarios, assessing 21 widely-used models. Our findings reveal concerning trends: (1) Scaling up parameter size does not inherently enhance resilience against poisoning attacks; (2) There exists a log-linear relationship between the effects of the attack and the data poison ratio; (3) The effect of data poisoning can generalize to extrapolated triggers that are not included in the poisoned data. These results expose weaknesses in current preference learning techniques, highlighting the urgent need for more robust defenses against malicious models and data manipulation.