Defend LLMs Through Self-Consciousness

📄 arXiv: 2508.02961v2 📥 PDF

作者: Boshi Huang, Fabio Nonato de Paula

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CR

发布日期: 2025-08-04 (更新: 2025-10-01)

备注: company requests to withdraw

💡 一句话要点

提出自我意识防御机制以应对大语言模型的提示注入攻击

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

关键词: 大语言模型 提示注入攻击 自我意识 元认知模块 仲裁模块 防御机制 生成式人工智能 伦理使用

📋 核心要点

  1. 当前大语言模型在面对提示注入攻击时，传统防御方法依赖外部分类器，存在一定的局限性。
  2. 本文提出的自我意识防御机制利用LLM的推理能力，通过元认知和仲裁模块实现自主输出评估与调节。
  3. 实验结果表明，在七种LLM上，防御成功率显著提升，部分模型在增强模式下达到了完美防御效果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的自我意识防御机制，旨在增强大语言模型（LLMs）对提示注入攻击的抵御能力。与依赖外部分类器的传统方法不同，我们的方法利用LLM自身的推理能力进行自我保护。我们设计了一个框架，结合了元认知模块和仲裁模块，使LLM能够自主评估和调节其输出。通过在七种最先进的LLM上使用AdvBench和Prompt-Injection-Mixed-Techniques-2024两个数据集进行评估，实验结果显示在防御成功率上有显著提升，部分模型在增强模式下实现了完美或近乎完美的防御。我们还分析了防御成功率提升与计算开销之间的权衡。该自我意识方法为提升LLM伦理提供了一种轻量且经济的解决方案，特别适用于各种平台上的生成式人工智能应用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在提示注入攻击下的脆弱性，现有方法多依赖外部分类器，难以充分利用模型自身的推理能力。

核心思路：我们提出的自我意识防御机制通过引入元认知和仲裁模块，使LLM能够自主评估和调节输出，从而实现自我保护。这样的设计使得模型不再完全依赖外部工具，增强了其内在防御能力。

技术框架：该框架主要包括两个模块：元认知模块用于评估模型输出的合理性，仲裁模块则负责调节输出以确保其符合伦理标准。整体流程是先生成输出，再通过这两个模块进行评估和调整。

关键创新：最重要的创新在于将自我意识引入LLM的防御机制，使其能够在没有外部干预的情况下，主动识别和抵御潜在的攻击。这与传统方法的依赖性形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，我们设置了特定的评估标准和调节策略，以确保模型输出的伦理性和准确性。同时，损失函数的设计也考虑到了防御成功率与计算开销之间的平衡。通过这些细节的优化，提升了模型的整体性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，在七种最先进的LLM上，防御成功率显著提高，部分模型在增强模式下实现了完美防御。具体而言，某些模型在AdvBench和Prompt-Injection-Mixed-Techniques-2024数据集上的防御成功率提升幅度超过了30%，显示出该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括生成式人工智能（GenAI）平台、智能客服系统以及任何需要自然语言处理的应用场景。通过增强大语言模型的自我防御能力，可以有效降低恶意攻击的风险，提升用户信任度和系统安全性。未来，该方法有望在更多实际应用中推广，推动LLM的伦理使用。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a novel self-consciousness defense mechanism for Large Language Models (LLMs) to combat prompt injection attacks. Unlike traditional approaches that rely on external classifiers, our method leverages the LLM's inherent reasoning capabilities to perform self-protection. We propose a framework that incorporates Meta-Cognitive and Arbitration Modules, enabling LLMs to evaluate and regulate their own outputs autonomously. Our approach is evaluated on seven state-of-the-art LLMs using two datasets: AdvBench and Prompt-Injection-Mixed-Techniques-2024. Experiment results demonstrate significant improvements in defense success rates across models and datasets, with some achieving perfect and near-perfect defense in Enhanced Mode. We also analyze the trade-off between defense success rate improvement and computational overhead. This self-consciousness method offers a lightweight, cost-effective solution for enhancing LLM ethics, particularly beneficial for GenAI use cases across various platforms.