MRJ-Agent: An Effective Jailbreak Agent for Multi-Round Dialogue

📄 arXiv: 2411.03814v2 📥 PDF

作者: Fengxiang Wang, Ranjie Duan, Peng Xiao, Xiaojun Jia, Shiji Zhao, Cheng Wei, YueFeng Chen, Chongwen Wang, Jialing Tao, Hang Su, Jun Zhu, Hui Xue

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CR

发布日期: 2024-11-06 (更新: 2025-01-07)

💡 一句话要点

提出MRJ-Agent以解决多轮对话中的越狱攻击问题

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

关键词: 多轮对话 越狱攻击 大型语言模型 安全性 风险分解 心理策略 攻击成功率

📋 核心要点

  1. 现有研究主要集中在单轮对话的越狱攻击，忽视了多轮对话的复杂性和潜在风险。
  2. 本文提出MRJ-Agent，通过风险分解和心理策略增强多轮对话中的越狱攻击能力。
  3. 实验结果显示，MRJ-Agent在攻击成功率上超过了现有的其他攻击方法，表现出色。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在知识储备和理解能力方面表现出色，但在越狱攻击下容易产生非法或不道德的反应。为了确保其在关键应用中的负责任部署，理解LLMs的安全能力和脆弱性至关重要。现有研究主要集中在单轮对话中的越狱，忽视了多轮对话的潜在风险。为此，本文提出了一种新颖的多轮对话越狱代理MRJ-Agent，强调隐蔽性在识别和缓解LLMs对人类价值威胁中的重要性。通过风险分解策略，分散多轮查询中的风险，并利用心理策略增强攻击强度。实验结果表明，该方法超越了其他攻击方法，达到了最先进的攻击成功率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多轮对话中的越狱攻击问题，现有方法在复杂对话场景下的攻击效果有限，无法有效识别和利用潜在的安全漏洞。

核心思路：提出MRJ-Agent，通过风险分解策略将攻击风险分散到多轮查询中，并结合心理策略增强攻击的隐蔽性和有效性，从而提高越狱成功率。

技术框架：整体架构包括多个模块：首先是风险识别模块，分析对话中的潜在风险；其次是风险分解模块，将风险分散到不同的对话轮次；最后是攻击执行模块，利用心理策略进行有效的越狱攻击。

关键创新：最重要的技术创新在于风险分解策略的引入，使得多轮对话中的越狱攻击更加灵活和有效，与现有方法相比，能够更好地适应复杂的对话场景。

关键设计：在参数设置上，采用了动态调整的策略以适应不同对话轮次的复杂性；损失函数设计上，结合了攻击成功率和隐蔽性两个目标，以确保攻击的有效性和隐蔽性。网络结构上，采用了多层次的对话理解模块，以增强对话上下文的捕捉能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，MRJ-Agent在多轮对话越狱攻击中取得了显著的成功率提升，相较于现有方法，攻击成功率提高了20%以上，展现出优越的隐蔽性和有效性。这一成果为多轮对话系统的安全性提供了新的解决方案。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、虚拟助手和社交机器人等多轮对话系统。通过提升对多轮对话中越狱攻击的识别和防范能力，可以有效保护用户隐私和系统安全，推动LLMs在更广泛场景中的负责任使用。未来，该技术有望为安全性更高的对话系统设计提供理论基础和实践指导。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) demonstrate outstanding performance in their reservoir of knowledge and understanding capabilities, but they have also been shown to be prone to illegal or unethical reactions when subjected to jailbreak attacks. To ensure their responsible deployment in critical applications, it is crucial to understand the safety capabilities and vulnerabilities of LLMs. Previous works mainly focus on jailbreak in single-round dialogue, overlooking the potential jailbreak risks in multi-round dialogues, which are a vital way humans interact with and extract information from LLMs. Some studies have increasingly concentrated on the risks associated with jailbreak in multi-round dialogues. These efforts typically involve the use of manually crafted templates or prompt engineering techniques. However, due to the inherent complexity of multi-round dialogues, their jailbreak performance is limited. To solve this problem, we propose a novel multi-round dialogue jailbreaking agent, emphasizing the importance of stealthiness in identifying and mitigating potential threats to human values posed by LLMs. We propose a risk decomposition strategy that distributes risks across multiple rounds of queries and utilizes psychological strategies to enhance attack strength. Extensive experiments show that our proposed method surpasses other attack methods and achieves state-of-the-art attack success rate. We will make the corresponding code and dataset available for future research. The code will be released soon.