ALERT: A Comprehensive Benchmark for Assessing Large Language Models' Safety through Red Teaming

📄 arXiv: 2404.08676v3 📥 PDF

作者: Simone Tedeschi, Felix Friedrich, Patrick Schramowski, Kristian Kersting, Roberto Navigli, Huu Nguyen, Bo Li

分类: cs.CL, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2024-04-06 (更新: 2024-06-24)

备注: 17 pages, preprint

💡 一句话要点

提出ALERT基准以评估大型语言模型的安全性

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

关键词: 大型语言模型 安全性评估 红队测试 风险分类 内容生成

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有大型语言模型在安全性方面存在显著不足，容易生成有害内容。
  2. 方法要点：提出ALERT基准，通过细粒度风险分类法和红队测试评估LLMs的安全性。
  3. 实验或效果：对10个流行LLMs进行评估，结果显示大多数模型在安全性上仍存在挑战。

📝 摘要（中文）

在构建大型语言模型（LLMs）时，安全性至关重要，必须采取保护措施。LLMs不应生成促进或正常化有害、非法或不道德行为的内容。为此，本文提出ALERT，一个基于新颖的细粒度风险分类法的大规模基准，旨在通过红队测试方法评估LLMs的安全性。ALERT包含超过45,000条指令，经过分类以识别模型的脆弱性，帮助改进并增强语言模型的整体安全性。通过对10个流行的开源和闭源LLMs进行广泛评估，结果显示许多模型仍难以达到合理的安全水平。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在生成内容时可能导致的安全隐患，现有方法缺乏系统的安全评估机制，无法有效识别和修复模型的脆弱性。

核心思路：ALERT基准通过引入细粒度风险分类法，结合红队测试方法，系统性地评估LLMs的安全性，确保模型不生成有害内容。

技术框架：ALERT的整体架构包括风险分类、指令生成和红队测试三个主要模块。首先，构建细粒度风险分类法，然后生成超过45,000条指令，最后通过红队测试评估模型的响应。

关键创新：ALERT的最大创新在于其细粒度风险分类法，能够深入识别模型的安全漏洞，与现有的粗略评估方法相比，提供了更为全面的安全评估。

关键设计：在设计中，ALERT采用了多层次的风险分类标准，结合具体的测试场景和指令，确保评估的全面性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，经过ALERT评估的10个流行LLMs在安全性方面普遍表现不佳，许多模型未能达到合理的安全标准。这一发现强调了对LLMs进行系统安全评估的必要性，推动了模型改进的方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的开发与评估，尤其是在需要确保内容安全的场景，如社交媒体、教育和医疗等领域。ALERT基准的实施将有助于提升模型的安全性，减少潜在的社会危害，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

When building Large Language Models (LLMs), it is paramount to bear safety in mind and protect them with guardrails. Indeed, LLMs should never generate content promoting or normalizing harmful, illegal, or unethical behavior that may contribute to harm to individuals or society. This principle applies to both normal and adversarial use. In response, we introduce ALERT, a large-scale benchmark to assess safety based on a novel fine-grained risk taxonomy. It is designed to evaluate the safety of LLMs through red teaming methodologies and consists of more than 45k instructions categorized using our novel taxonomy. By subjecting LLMs to adversarial testing scenarios, ALERT aims to identify vulnerabilities, inform improvements, and enhance the overall safety of the language models. Furthermore, the fine-grained taxonomy enables researchers to perform an in-depth evaluation that also helps one to assess the alignment with various policies. In our experiments, we extensively evaluate 10 popular open- and closed-source LLMs and demonstrate that many of them still struggle to attain reasonable levels of safety.