Attack and defense techniques in large language models: A survey and new perspectives

📄 arXiv: 2505.00976v1 📥 PDF

作者: Zhiyu Liao, Kang Chen, Yuanguo Lin, Kangkang Li, Yunxuan Liu, Hefeng Chen, Xingwang Huang, Yuanhui Yu

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-05-02

💡 一句话要点

综述大型语言模型攻防技术，并提出未来研究方向

🎯 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 模型安全 防御策略 安全漏洞 威胁建模 伦理考量

📋 核心要点

  1. 大型语言模型面临对抗性攻击、模型窃取等安全威胁，现有防御方法难以适应动态变化的环境。
  2. 本文对LLM攻防技术进行系统性综述，分析各类攻击和防御机制，并探讨其影响与挑战。
  3. 强调未来研究方向，包括自适应防御、可解释安全和标准化评估，旨在提升LLM的安全性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已成为众多自然语言处理任务的核心，但其漏洞带来了重大的安全和伦理挑战。本系统性综述探讨了LLMs中攻防技术的演变。我们将攻击分为对抗性提示攻击、优化攻击、模型窃取以及对LLMs应用的攻击，详细描述了它们的机制和影响。相应地，我们分析了防御策略，包括基于预防和基于检测的防御方法。尽管已经取得了进展，但在适应动态威胁环境、平衡可用性与鲁棒性以及解决防御实施中的资源约束方面仍然存在挑战。我们强调了开放性问题，包括对自适应可扩展防御、可解释安全技术和标准化评估框架的需求。本综述为开发安全且具有弹性的LLMs提供了可操作的见解和方向，强调了跨学科合作和伦理考量在减轻实际应用风险中的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型在各种NLP任务中被广泛应用，但同时也面临着各种安全威胁，例如对抗性攻击、模型窃取等。现有的防御方法往往难以适应快速变化的攻击手段，并且在可用性、鲁棒性和资源消耗之间难以取得平衡。因此，如何有效地保护LLM的安全，成为了一个重要的研究问题。

核心思路：本文的核心思路是对现有的LLM攻防技术进行全面的梳理和分析，从而为未来的研究提供指导。通过对各种攻击和防御方法的分类、描述和比较，揭示了现有技术的优缺点和局限性，并指出了未来研究的重点方向。

技术框架：本文的综述框架主要包括以下几个部分：首先，对LLM面临的各种攻击手段进行分类，包括对抗性提示攻击、优化攻击、模型窃取以及对LLM应用的攻击等。然后，对现有的防御策略进行分析，包括基于预防和基于检测的防御方法。最后，讨论了LLM攻防技术面临的挑战和未来的研究方向，包括自适应可扩展防御、可解释安全技术和标准化评估框架等。

关键创新：本文的创新之处在于对LLM攻防技术进行了系统而全面的综述，不仅涵盖了各种已知的攻击和防御方法，还深入分析了它们的原理和局限性。此外，本文还提出了未来研究的重点方向，为研究人员提供了有价值的参考。

关键设计：本文主要关注对现有技术的归纳和分析，并没有提出新的技术方案。但是，本文对各种攻击和防御方法的分类和描述，以及对未来研究方向的展望，都为LLM安全领域的研究提供了重要的指导。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文是一篇全面的综述，总结了大型语言模型中现有的攻击和防御技术。它强调了自适应防御、可解释安全和标准化评估框架的重要性，为未来的研究方向提供了有价值的见解。虽然没有提供具体的性能数据，但它为研究人员和从业者提供了一个清晰的LLM安全态势图。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升各类基于大型语言模型的应用安全性，例如智能客服、文本生成、代码生成等。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，降低恶意利用的风险，从而促进LLM技术的健康发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have become central to numerous natural language processing tasks, but their vulnerabilities present significant security and ethical challenges. This systematic survey explores the evolving landscape of attack and defense techniques in LLMs. We classify attacks into adversarial prompt attack, optimized attacks, model theft, as well as attacks on application of LLMs, detailing their mechanisms and implications. Consequently, we analyze defense strategies, including prevention-based and detection-based defense methods. Although advances have been made, challenges remain to adapt to the dynamic threat landscape, balance usability with robustness, and address resource constraints in defense implementation. We highlight open problems, including the need for adaptive scalable defenses, explainable security techniques, and standardized evaluation frameworks. This survey provides actionable insights and directions for developing secure and resilient LLMs, emphasizing the importance of interdisciplinary collaboration and ethical considerations to mitigate risks in real-world applications.