TRUSTVIS: A Multi-Dimensional Trustworthiness Evaluation Framework for Large Language Models

📄 arXiv: 2510.13106v1 📥 PDF

作者: Ruoyu Sun, Da Song, Jiayang Song, Yuheng Huang, Lei Ma

分类: cs.SE, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-10-15

备注: 4 pages, 2 figures, To appear in ASE 2025 Demo Track

💡 一句话要点

提出TRUSTVIS框架，多维度评估大型语言模型的可靠性，尤其关注安全性和鲁棒性。

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

关键词: 大型语言模型 可靠性评估 安全性 鲁棒性 自动化评估 交互式界面 对抗攻击

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在安全性和鲁棒性方面存在挑战，现有评估方法复杂且难以理解。
  2. TRUSTVIS框架通过交互式界面和自动化评估流程，简化了LLM可靠性的评估过程。
  3. 实验表明，TRUSTVIS能有效识别LLM的安全和鲁棒性漏洞，并支持用户针对性地改进模型。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）不断革新自然语言处理（NLP）应用，其可靠性问题，尤其是在安全性和鲁棒性方面，仍然备受关注。为了应对这些挑战，我们推出了TRUSTVIS，一个自动化的评估框架，旨在对LLM的可靠性进行全面评估。该框架的一个关键特性是其交互式用户界面，该界面旨在提供可靠性指标的直观可视化。通过整合诸如AutoDAN等知名扰动方法，并采用跨多种评估方法的多数投票机制，TRUSTVIS不仅提供了可靠的结果，还使得复杂评估过程对用户来说更加容易理解。对Vicuna-7b、Llama2-7b和GPT-3.5等模型的初步案例研究表明，我们的框架在识别安全性和鲁棒性漏洞方面的有效性，同时交互式界面允许用户详细探索结果，从而能够有针对性地改进模型。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著进展，但其安全性和鲁棒性问题日益突出。现有的评估方法通常复杂且难以理解，缺乏直观的可视化界面，使得用户难以深入了解模型的弱点并进行针对性改进。因此，如何高效、全面地评估LLM的可靠性，并提供易于理解的评估结果，成为一个亟待解决的问题。

核心思路：TRUSTVIS框架的核心思路是通过自动化评估流程和交互式用户界面，简化LLM可靠性的评估过程。该框架整合了多种评估方法和扰动技术，并采用多数投票机制来提高评估结果的可靠性。同时，交互式界面允许用户详细探索评估结果，从而能够有针对性地改进模型。

技术框架：TRUSTVIS框架主要包含以下几个模块：1) 扰动模块：采用AutoDAN等扰动方法生成对抗样本，用于测试模型的鲁棒性。2) 评估模块：集成多种评估指标，如安全性指标和鲁棒性指标，对模型进行全面评估。3) 多数投票模块：采用多数投票机制，综合不同评估方法的结果，提高评估结果的可靠性。4) 可视化模块：提供交互式用户界面，以直观的方式展示评估结果，方便用户理解和分析。

关键创新：TRUSTVIS框架的关键创新在于其综合性和易用性。它不仅整合了多种评估方法和扰动技术，还提供了交互式用户界面，使得用户能够轻松地评估LLM的可靠性。此外，该框架采用多数投票机制，提高了评估结果的可靠性。

关键设计：TRUSTVIS框架的关键设计包括：1) 扰动方法的选择：选择AutoDAN等已被广泛验证的扰动方法，以确保生成的对抗样本具有较高的攻击性。2) 评估指标的选取：选择能够全面反映模型安全性和鲁棒性的评估指标。3) 多数投票机制的实现：采用合适的投票策略，以确保评估结果的可靠性。4) 交互式界面的设计：采用清晰直观的图表和可视化方式，方便用户理解和分析评估结果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过对Vicuna-7b、Llama2-7b和GPT-3.5等模型的初步案例研究，TRUSTVIS框架能够有效识别这些模型在安全性和鲁棒性方面的漏洞。例如，在安全性测试中，TRUSTVIS能够检测到模型对某些恶意提示的敏感性；在鲁棒性测试中，TRUSTVIS能够评估模型在面对对抗样本时的表现。这些实验结果表明，TRUSTVIS框架能够为LLM的可靠性评估提供有价值的参考。

🎯 应用场景

TRUSTVIS框架可应用于各种需要评估大型语言模型可靠性的场景，例如：模型开发阶段的安全性测试、模型部署前的风险评估、以及模型持续运行过程中的监控。该框架能够帮助开发者和用户更好地了解模型的弱点，从而有针对性地改进模型，提高其安全性和可靠性，最终促进LLM在各个领域的安全应用。

📄 摘要（原文）

As Large Language Models (LLMs) continue to revolutionize Natural Language Processing (NLP) applications, critical concerns about their trustworthiness persist, particularly in safety and robustness. To address these challenges, we introduce TRUSTVIS, an automated evaluation framework that provides a comprehensive assessment of LLM trustworthiness. A key feature of our framework is its interactive user interface, designed to offer intuitive visualizations of trustworthiness metrics. By integrating well-known perturbation methods like AutoDAN and employing majority voting across various evaluation methods, TRUSTVIS not only provides reliable results but also makes complex evaluation processes accessible to users. Preliminary case studies on models like Vicuna-7b, Llama2-7b, and GPT-3.5 demonstrate the effectiveness of our framework in identifying safety and robustness vulnerabilities, while the interactive interface allows users to explore results in detail, empowering targeted model improvements. Video Link: https://youtu.be/k1TrBqNVg8g