Jailbreaking and Mitigation of Vulnerabilities in Large Language Models
作者: Benji Peng, Keyu Chen, Qian Niu, Ziqian Bi, Ming Liu, Pohsun Feng, Tianyang Wang, Lawrence K. Q. Yan, Yizhu Wen, Yichao Zhang, Caitlyn Heqi Yin, Xinyuan Song
分类: cs.CR, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-10-20 (更新: 2025-11-25)
💡 一句话要点
综述大型语言模型越狱攻击与防御策略，促进安全部署。
🎯 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 提示注入 防御策略 安全性 鲁棒性 对抗性提示
📋 核心要点
- 大型语言模型面临提示注入和越狱攻击等严重安全威胁，现有防御方法存在局限性，无法有效应对。
- 本文系统性地分析了各类攻击手段，并对现有防御机制进行了梳理和评估，为后续研究提供参考。
- 论文总结了评估LLM安全性的关键指标和基准，并指出了当前研究的差距，为未来研究方向提供了建议。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）通过提升自然语言理解和生成能力，变革了人工智能，并在医疗、软件工程和对话系统等领域实现了广泛应用。尽管近年来取得了显著进展，LLMs 仍然表现出相当大的漏洞，特别是容易受到提示注入和越狱攻击。本文综述了针对这些漏洞的研究现状，并介绍了现有的防御策略。我们将攻击方法大致分为基于提示的、基于模型的、多模态的和多语言的，涵盖了对抗性提示、后门注入和跨模态利用等技术。我们还回顾了各种防御机制，包括提示过滤、转换、对齐技术、多智能体防御和自我调节，并评估了它们的优缺点。此外，我们还讨论了用于评估LLM安全性和鲁棒性的关键指标和基准，指出了交互式上下文中攻击成功量化以及现有数据集中偏差等挑战。最后，我们指出了当前的研究差距，并为弹性对齐策略、针对不断演变的攻击的高级防御、越狱检测自动化以及伦理和社会影响的考虑提出了未来的研究方向。本综述强调了人工智能社区内持续研究和合作的必要性，以增强LLM的安全性并确保其安全部署。
🔬 方法详解
问题定义：大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著进展，但同时也面临着安全风险，特别是提示注入和越狱攻击。这些攻击利用LLMs的漏洞，使其产生有害、不当或违反安全策略的输出。现有防御方法，如提示过滤和对齐技术，在面对不断演变的攻击手段时显得不足，难以有效阻止恶意利用。
核心思路：本文的核心思路是对LLMs的越狱攻击和防御策略进行全面的综述和分析。通过对现有研究进行分类和总结，旨在帮助研究人员和开发者更好地理解LLMs的安全风险，并为开发更有效的防御机制提供指导。论文并未提出新的防御方法，而是对现有方法进行梳理和评估。
技术框架：本文的综述框架主要包含以下几个部分：首先，对LLMs的攻击方法进行分类，包括基于提示的攻击、基于模型的攻击、多模态攻击和多语言攻击。其次，对现有的防御机制进行回顾，包括提示过滤、转换、对齐技术、多智能体防御和自我调节。然后，讨论了用于评估LLM安全性和鲁棒性的关键指标和基准。最后，指出了当前的研究差距，并提出了未来的研究方向。
关键创新：本文的主要创新在于对LLMs越狱攻击和防御策略的系统性综述。它整合了来自不同研究领域的知识，并提供了一个全面的视角，帮助读者了解LLMs的安全风险和防御方法。虽然没有提出新的技术方法，但对现有技术的分类和评估本身就是一种重要的贡献。
关键设计：本文作为一篇综述文章，其关键设计在于对现有文献的分类和组织方式。例如，攻击方法被分为基于提示的、基于模型的、多模态的和多语言的，这种分类方式有助于读者更好地理解不同类型的攻击手段。同样，防御机制也被分为不同的类别，并对它们的优缺点进行了评估。此外，论文还讨论了评估LLM安全性的关键指标和基准，为未来的研究提供了参考。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文全面梳理了LLM越狱攻击的四大类别（提示、模型、多模态、多语言）及五大防御策略（过滤、转换、对齐、多智能体、自调节），并深入探讨了评估LLM安全性的关键指标与基准，为后续研究提供了重要的参考框架。
🎯 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，降低其被恶意利用的风险。通过了解攻击手段和防御策略，开发者可以构建更安全、更可靠的LLM应用，从而在医疗、金融、教育等领域实现更广泛的应用，并减少潜在的社会危害。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have transformed artificial intelligence by advancing natural language understanding and generation, enabling applications across fields beyond healthcare, software engineering, and conversational systems. Despite these advancements in the past few years, LLMs have shown considerable vulnerabilities, particularly to prompt injection and jailbreaking attacks. This review analyzes the state of research on these vulnerabilities and presents available defense strategies. We roughly categorize attack approaches into prompt-based, model-based, multimodal, and multilingual, covering techniques such as adversarial prompting, backdoor injections, and cross-modality exploits. We also review various defense mechanisms, including prompt filtering, transformation, alignment techniques, multi-agent defenses, and self-regulation, evaluating their strengths and shortcomings. We also discuss key metrics and benchmarks used to assess LLM safety and robustness, noting challenges like the quantification of attack success in interactive contexts and biases in existing datasets. Identifying current research gaps, we suggest future directions for resilient alignment strategies, advanced defenses against evolving attacks, automation of jailbreak detection, and consideration of ethical and societal impacts. This review emphasizes the need for continued research and cooperation within the AI community to enhance LLM security and ensure their safe deployment.