A Survey on Backdoor Threats in Large Language Models (LLMs): Attacks, Defenses, and Evaluations

📄 arXiv: 2502.05224v1 📥 PDF

作者: Yihe Zhou, Tao Ni, Wei-Bin Lee, Qingchuan Zhao

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-02-06

💡 一句话要点

综述大型语言模型（LLMs）中的后门威胁：攻击、防御与评估

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

关键词: 大型语言模型 后门攻击 白盒攻击 防御机制 安全评估

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在各行业广泛应用，但其安全性面临后门攻击的威胁，需要系统性的研究和应对。
  2. 该论文对训练时白盒后门攻击进行了分类，并总结了相应的防御方法，为LLM安全研究提供指导。
  3. 通过对现有工作的总结，旨在激发未来研究，扩展攻击场景，并创建更强大的防御机制。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在理解和生成人类语言文本方面取得了显著进展，近年来日益普及。除了其最先进的自然语言处理（NLP）性能外，考虑到它们在包括医疗、金融、教育等诸多行业的广泛应用，对其使用的安全担忧也日益增长。近年来，后门攻击的演变随着针对它们的防御机制的进步以及LLMs中更完善的功能而发展。本文改编了用于对机器学习攻击进行分类的通用分类法，并聚焦于其中的一个分支——训练时白盒后门攻击。除了系统地对攻击方法进行分类外，我们还考虑了针对后门攻击的相应防御方法。通过对现有工作进行广泛总结，我们希望本综述可以作为指导，激发未来的研究，进一步扩展攻击场景，并创建更强大的防御机制，以实现更强大的LLMs。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中日益增长的后门攻击威胁问题。现有的LLM虽然在自然语言处理任务上表现出色，但其安全性面临严峻挑战，尤其是在训练阶段，攻击者可以通过白盒攻击植入后门，导致模型在特定触发条件下产生恶意行为。现有方法在攻击和防御方面都存在局限性，缺乏系统性的分类和总结。

核心思路：论文的核心思路是对现有的LLM后门攻击和防御方法进行系统性的分类和总结，并在此基础上分析各种方法的优缺点，从而为未来的研究提供指导。通过改编通用的机器学习攻击分类法，并聚焦于训练时白盒后门攻击，论文旨在提供一个清晰的框架，帮助研究人员理解和应对LLM中的后门威胁。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 对LLM后门攻击进行分类，重点关注训练时白盒攻击；2) 详细描述各种攻击方法的原理和实现方式；3) 总结现有的后门防御方法，并分析其有效性和局限性；4) 对现有的评估指标进行讨论，并提出未来研究方向。整体流程是从攻击到防御，再到评估，形成一个完整的LLM安全研究体系。

关键创新：论文的关键创新在于对LLM后门攻击和防御方法进行了系统性的分类和总结，并提出了一个清晰的框架，这在LLM安全领域尚属首次。此外，论文还对现有的评估指标进行了讨论，并提出了未来研究方向，为LLM安全研究提供了新的思路。

关键设计：论文的关键设计在于其分类框架，该框架基于通用的机器学习攻击分类法，并针对LLM的特点进行了调整。具体来说，论文将LLM后门攻击分为训练时攻击和推理时攻击，并进一步将训练时攻击分为白盒攻击和黑盒攻击。此外，论文还对各种攻击方法的触发条件、目标行为、攻击强度等进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文系统性地总结了LLM中的后门攻击与防御方法，并进行了分类，为该领域的研究人员提供了一个全面的参考。通过分析现有方法的优缺点，为未来研究方向提供了指导，有助于开发更强大的防御机制，提升LLM的安全性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型语言模型在各个领域的安全性，例如金融、医疗、教育等。通过更好地理解和防御后门攻击，可以确保LLM在关键任务中的可靠性和安全性，避免恶意行为带来的潜在风险。未来的研究可以进一步探索更隐蔽的攻击方法和更有效的防御机制，从而构建更强大的LLM安全体系。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have achieved significantly advanced capabilities in understanding and generating human language text, which have gained increasing popularity over recent years. Apart from their state-of-the-art natural language processing (NLP) performance, considering their widespread usage in many industries, including medicine, finance, education, etc., security concerns over their usage grow simultaneously. In recent years, the evolution of backdoor attacks has progressed with the advancement of defense mechanisms against them and more well-developed features in the LLMs. In this paper, we adapt the general taxonomy for classifying machine learning attacks on one of the subdivisions - training-time white-box backdoor attacks. Besides systematically classifying attack methods, we also consider the corresponding defense methods against backdoor attacks. By providing an extensive summary of existing works, we hope this survey can serve as a guideline for inspiring future research that further extends the attack scenarios and creates a stronger defense against them for more robust LLMs.