PoisonPrompt: Backdoor Attack on Prompt-based Large Language Models

📄 arXiv: 2310.12439v2 📥 PDF

作者: Hongwei Yao, Jian Lou, Zhan Qin

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-19 (更新: 2023-12-18)

备注: To Appear in IEEE ICASSP 2024, code is available at: https://github.com/grasses/PoisonPrompt

💡 一句话要点

提出POISONPROMPT以解决提示基础大语言模型的后门攻击问题

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

关键词: 后门攻击 大语言模型 提示技术 安全性 模型鲁棒性 对抗样本 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的提示基础大语言模型存在后门漏洞，可能被恶意利用，影响模型的正常预测。
  2. POISONPROMPT是一种新颖的后门攻击方法，旨在有效破坏提示基础的大语言模型，提升其安全性。
  3. 通过在六个数据集和三种广泛使用的大语言模型上进行实验，验证了POISONPROMPT的有效性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

提示技术显著提升了预训练大语言模型在多种下游任务中的表现，使其在各种应用场景中变得不可或缺。然而，针对提示基础大语言模型的后门漏洞尚未得到充分探讨。本文提出了POISONPROMPT，一种新颖的后门攻击方法，能够成功破坏硬提示和软提示基础的大语言模型。通过对三种流行提示方法的广泛实验，我们评估了POISONPROMPT的有效性、保真性和鲁棒性，结果表明后门攻击对提示基础大语言模型构成了潜在的安全威胁，强调了该领域进一步研究的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决提示基础大语言模型的后门攻击问题，现有方法未能充分探讨其安全漏洞，导致模型可能被恶意操控。

核心思路：POISONPROMPT通过设计特定的后门触发器，能够在不显著影响模型正常性能的情况下，操控模型输出特定结果，从而实现攻击。

技术框架：整体架构包括后门触发器的生成、模型训练过程中的注入以及攻击效果的评估。主要模块包括数据预处理、模型训练和攻击效果验证。

关键创新：POISONPROMPT的创新在于其能够同时针对硬提示和软提示进行有效攻击，填补了现有研究的空白，展示了提示基础模型的脆弱性。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化后门触发器的效果，并在模型训练中引入了对抗样本，以增强攻击的隐蔽性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，POISONPROMPT在三种流行的提示方法上均表现出色，成功实现了对模型的后门攻击，攻击成功率超过80%。与基线方法相比，攻击效果提升了20%以上，显示出其在安全威胁检测中的重要性。

🎯 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任务，如金融、医疗和法律等领域。通过识别和防范后门攻击，能够提升大语言模型在实际应用中的安全性和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Prompts have significantly improved the performance of pretrained Large Language Models (LLMs) on various downstream tasks recently, making them increasingly indispensable for a diverse range of LLM application scenarios. However, the backdoor vulnerability, a serious security threat that can maliciously alter the victim model's normal predictions, has not been sufficiently explored for prompt-based LLMs. In this paper, we present POISONPROMPT, a novel backdoor attack capable of successfully compromising both hard and soft prompt-based LLMs. We evaluate the effectiveness, fidelity, and robustness of POISONPROMPT through extensive experiments on three popular prompt methods, using six datasets and three widely used LLMs. Our findings highlight the potential security threats posed by backdoor attacks on prompt-based LLMs and emphasize the need for further research in this area.