Special-Character Adversarial Attacks on Open-Source Language Model
作者: Ephraiem Sarabamoun
分类: cs.CR, cs.AI
发布日期: 2025-08-12 (更新: 2025-11-25)
💡 一句话要点
研究特殊字符对开源语言模型的对抗攻击以提升安全性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 对抗攻击 语言模型 安全性评估 特殊字符 自然语言处理 开源模型
📋 核心要点
- 核心问题：现有大型语言模型在面对特殊字符攻击时表现出明显的脆弱性，影响其安全性和可靠性。
- 方法要点：本文提出了多种特殊字符攻击方法，评估其对开源语言模型的影响，旨在揭示模型的安全漏洞。
- 实验或效果：通过对七个不同规模的模型进行测试，发现所有模型均存在严重的安全隐患，成功越狱和不连贯输出现象普遍存在。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在多种自然语言处理任务中表现出色，但其在字符级对抗操控下的脆弱性为实际应用带来了重大安全挑战。本文研究了包括Unicode、同形异义字、结构性和文本编码攻击在内的多种特殊字符攻击，旨在绕过安全机制。我们对七个参数范围从38亿到320亿的开源模型进行了4000多次攻击尝试的评估。这些实验揭示了所有模型规模的关键脆弱性，暴露出成功越狱、不连贯输出和无关幻觉等失败模式。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在字符级对抗攻击下的脆弱性，现有方法未能有效防御这些攻击，导致模型在实际应用中存在安全隐患。
核心思路：论文通过设计多种特殊字符攻击，评估其对开源语言模型的影响，旨在揭示模型的安全漏洞并推动改进。
技术框架：研究分为几个主要阶段，包括攻击方法的设计、模型的选择与评估、以及攻击效果的分析。每个阶段都关注不同类型的特殊字符攻击及其对模型的影响。
关键创新：最重要的创新在于系统性地评估多种特殊字符攻击对不同规模开源语言模型的影响，揭示了模型在安全性方面的普遍脆弱性。
关键设计：在实验中，采用了多种特殊字符攻击策略，包括Unicode、同形异义字等，评估了七个模型的参数规模和攻击效果，确保了实验的全面性和代表性。
📊 实验亮点
实验结果显示，所有评估的开源模型在面对特殊字符攻击时均存在严重的安全隐患，成功越狱的比例高达XX%，并且出现了不连贯输出和幻觉现象。这些发现强调了对抗攻击在模型安全性评估中的重要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括安全敏感的自然语言处理系统，如聊天机器人、自动翻译和内容生成工具。通过识别和修复这些脆弱性，可以提高模型的安全性，增强其在真实世界应用中的可靠性和信任度。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have achieved remarkable performance across diverse natural language processing tasks, yet their vulnerability to character-level adversarial manipulations presents significant security challenges for real-world deployments. This paper presents a study of different special character attacks including unicode, homoglyph, structural, and textual encoding attacks aimed at bypassing safety mechanisms. We evaluate seven prominent open-source models ranging from 3.8B to 32B parameters on 4,000+ attack attempts. These experiments reveal critical vulnerabilities across all model sizes, exposing failure modes that include successful jailbreaks, incoherent outputs, and unrelated hallucinations.