On the Validity of Traditional Vulnerability Scoring Systems for Adversarial Attacks against LLMs

📄 arXiv: 2412.20087v1 📥 PDF

作者: Atmane Ayoub Mansour Bahar, Ahmad Samer Wazan

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2024-12-28

备注: 101 pages, 3 figures

💡 一句话要点

评估传统漏洞评分系统在LLM对抗攻击中的有效性

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

关键词: 大型语言模型 对抗攻击 漏洞评分系统 CVSS 安全评估

📋 核心要点

  1. 现有漏洞评分系统在评估LLM对抗攻击方面存在不足，缺乏针对LLM特性的有效指标。
  2. 通过定量分析，研究评估了现有评分系统在LLM对抗攻击场景下的变异系数，揭示其局限性。
  3. 实验结果表明，现有评分系统对LLM对抗攻击的区分度较低，需要开发更灵活的评估指标。

📝 摘要（中文）

本研究调查了通用漏洞评分系统（CVSS）等既定漏洞指标在评估大型语言模型（LLM）对抗攻击（AAs）方面的有效性。该研究探讨了通用和特定指标因素在确定漏洞评分中的影响，为这些指标的潜在改进提供了新的视角。本研究采用定量方法，计算并比较了56种LLM对抗攻击的漏洞评分的变异系数。这些攻击来自不同的研究论文和在线数据库，并使用多个漏洞指标进行评估。评分由三个不同的LLM评估值的平均值确定。结果表明，现有的评分系统产生的漏洞评分在不同攻击之间的变异性很小，这表明许多指标因素不足以评估LLM的对抗攻击。对于上下文相关的因素或具有预定义值集的因素（如CVSS中的因素）尤其如此。这些发现支持了当前漏洞指标（特别是那些具有固定值的指标）在评估LLM上的AAs方面的局限性，突出了开发更灵活、更通用的指标以适应此类攻击的需求。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统漏洞评分系统（如CVSS）在评估大型语言模型（LLM）对抗攻击时的有效性问题。现有方法未能充分考虑LLM的特性，导致评分区分度低，无法准确反映攻击的严重程度。

核心思路：核心思路是通过定量分析，评估现有漏洞评分系统在LLM对抗攻击场景下的变异系数。如果不同攻击的评分变异系数很小，则表明该评分系统无法有效区分不同攻击，从而验证其在LLM对抗攻击评估中的局限性。

技术框架：研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 收集LLM对抗攻击样本（56个）；2) 使用多个漏洞指标对这些攻击进行评分；3) 使用三个不同的LLM对每个攻击进行评估并取平均值；4) 计算不同攻击的漏洞评分的变异系数；5) 分析变异系数的大小，评估现有评分系统的有效性。

关键创新：该研究的关键创新在于将定量分析方法应用于评估传统漏洞评分系统在LLM对抗攻击场景下的有效性。通过计算变异系数，客观地揭示了现有评分系统的局限性，为改进LLM对抗攻击评估方法提供了依据。

关键设计：研究的关键设计包括：1) 选取了56个具有代表性的LLM对抗攻击样本；2) 使用多个漏洞指标进行评估，以保证结果的可靠性；3) 使用三个不同的LLM进行评估并取平均值，以减少评估偏差；4) 使用变异系数作为评估指标，能够客观地反映评分系统的区分度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有漏洞评分系统在评估LLM对抗攻击时，不同攻击的评分变异系数很小，表明这些系统无法有效区分不同攻击。这突出了开发更灵活、更通用的指标以适应LLM对抗攻击的需求。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于改进LLM的安全评估体系，为开发者提供更有效的对抗攻击防御策略。同时，该研究也为制定更合理的LLM安全标准和法规提供了参考依据，促进LLM技术的安全可靠发展。

📄 摘要（原文）

This research investigates the effectiveness of established vulnerability metrics, such as the Common Vulnerability Scoring System (CVSS), in evaluating attacks against Large Language Models (LLMs), with a focus on Adversarial Attacks (AAs). The study explores the influence of both general and specific metric factors in determining vulnerability scores, providing new perspectives on potential enhancements to these metrics. This study adopts a quantitative approach, calculating and comparing the coefficient of variation of vulnerability scores across 56 adversarial attacks on LLMs. The attacks, sourced from various research papers, and obtained through online databases, were evaluated using multiple vulnerability metrics. Scores were determined by averaging the values assessed by three distinct LLMs. The results indicate that existing scoring-systems yield vulnerability scores with minimal variation across different attacks, suggesting that many of the metric factors are inadequate for assessing adversarial attacks on LLMs. This is particularly true for context-specific factors or those with predefined value sets, such as those in CVSS. These findings support the hypothesis that current vulnerability metrics, especially those with rigid values, are limited in evaluating AAs on LLMs, highlighting the need for the development of more flexible, generalized metrics tailored to such attacks. This research offers a fresh analysis of the effectiveness and applicability of established vulnerability metrics, particularly in the context of Adversarial Attacks on Large Language Models, both of which have gained significant attention in recent years. Through extensive testing and calculations, the study underscores the limitations of these metrics and opens up new avenues for improving and refining vulnerability assessment frameworks specifically tailored for LLMs.