Large Language Model Sentinel: LLM Agent for Adversarial Purification
作者: Guang Lin, Toshihisa Tanaka, Qibin Zhao
分类: cs.CL, cs.AI, cs.CR
发布日期: 2024-05-24 (更新: 2025-04-23)
💡 一句话要点
提出LLAMOS：利用LLM智能体净化对抗样本，提升LLM的鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 对抗攻击 对抗防御 文本净化 鲁棒性
📋 核心要点
- 大型语言模型易受对抗攻击，精心设计的文本扰动可能导致模型输出错误或产生有害内容。
- LLAMOS通过模拟防御智能体，在输入目标LLM前净化对抗样本，最小化修改文本的同时保持语义。
- 实验表明，LLAMOS无需对抗样本学习即可有效防御攻击，并在对抗性交互中展现出鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为LLAMOS（Large LAnguage MOdel Sentinel）的新型防御技术，旨在通过在将对抗性文本输入目标LLM之前对其进行净化，从而增强LLM的对抗鲁棒性。该方法包含两个主要组成部分：a) 智能体指令，模拟用于对抗防御的新智能体，通过修改最少的字符来保持句子的原始含义，同时防御攻击；b) 防御指导，提供修改干净或对抗性样本的策略，以确保有效的防御和目标LLM的准确输出。值得注意的是，该防御智能体即使在没有从对抗性示例中学习的情况下也表现出强大的防御能力。此外，我们进行了一项有趣的对抗实验，其中我们开发了两个智能体，一个用于防御，一个用于攻击，并让他们进行相互对抗。在对抗性交互过程中，没有一个智能体完全击败另一个。在开源和闭源LLM上的大量实验表明，我们的方法有效地防御了对抗性攻击，从而增强了对抗鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型（LLM）容易受到对抗性攻击的影响。攻击者可以通过精心设计的文本扰动，例如在句子中插入或替换一些字符，来欺骗LLM产生错误的或有害的输出。现有的防御方法通常需要大量的对抗样本进行训练，并且可能无法泛化到新的攻击类型。因此，如何提高LLM的对抗鲁棒性，使其能够抵抗各种对抗性攻击，是一个重要的研究问题。
核心思路：LLAMOS的核心思路是利用另一个LLM来充当“哨兵”的角色，在将文本输入到目标LLM之前，先对文本进行净化。这个“哨兵”LLM被设计成一个防御智能体，它能够识别并修复对抗性扰动，同时尽可能地保持原始文本的语义不变。通过这种方式，LLAMOS可以有效地过滤掉对抗性攻击，从而提高目标LLM的鲁棒性。
技术框架：LLAMOS的整体框架包含两个主要模块：智能体指令和防御指导。智能体指令用于配置“哨兵”LLM，使其具备对抗防御的能力。防御指导则提供了一系列策略，用于修改干净或对抗性样本，以确保有效的防御和目标LLM的准确输出。具体流程是：首先，将原始文本（可能是干净的或对抗性的）输入到“哨兵”LLM中；然后，“哨兵”LLM根据智能体指令和防御指导，对文本进行修改和净化；最后，将净化后的文本输入到目标LLM中，以获得最终的输出。
关键创新：LLAMOS的关键创新在于其“哨兵”LLM的设计理念。与传统的防御方法不同，LLAMOS不需要大量的对抗样本进行训练，而是通过智能体指令和防御指导，赋予“哨兵”LLM对抗防御的能力。这种方法具有更好的泛化能力，可以抵抗各种未知的对抗性攻击。此外，LLAMOS还引入了一种对抗性交互实验，通过让防御智能体和攻击智能体相互对抗，来评估防御方法的鲁棒性。
关键设计：智能体指令的设计至关重要，它决定了“哨兵”LLM的防御能力。指令需要明确地告诉LLM如何识别和修复对抗性扰动，同时尽可能地保持原始文本的语义不变。防御指导则提供了一些具体的修改策略，例如替换字符、删除字符、插入字符等。这些策略需要根据具体的攻击类型进行调整。此外，LLAMOS还使用了对抗性交互实验来评估防御方法的鲁棒性。在实验中，防御智能体和攻击智能体相互对抗，通过不断地调整攻击和防御策略，来找到最佳的防御方案。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLAMOS能够有效地防御各种对抗性攻击，包括字符替换、插入和删除等。在开源和闭源LLM上的实验表明，LLAMOS能够显著提高LLM的对抗鲁棒性，并且即使在没有对抗样本训练的情况下也能表现出强大的防御能力。对抗性交互实验表明，防御智能体和攻击智能体在相互对抗的过程中，没有一方能够完全击败另一方，这表明LLAMOS具有较强的鲁棒性。
🎯 应用场景
LLAMOS可应用于各种需要使用大型语言模型的场景，例如智能客服、文本摘要、机器翻译等。通过提高LLM的对抗鲁棒性，LLAMOS可以防止恶意攻击者利用对抗性样本来操纵LLM的输出，从而确保LLM的可靠性和安全性。该研究对于构建更加安全和可靠的人工智能系统具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Over the past two years, the use of large language models (LLMs) has advanced rapidly. While these LLMs offer considerable convenience, they also raise security concerns, as LLMs are vulnerable to adversarial attacks by some well-designed textual perturbations. In this paper, we introduce a novel defense technique named Large LAnguage MOdel Sentinel (LLAMOS), which is designed to enhance the adversarial robustness of LLMs by purifying the adversarial textual examples before feeding them into the target LLM. Our method comprises two main components: a) Agent instruction, which can simulate a new agent for adversarial defense, altering minimal characters to maintain the original meaning of the sentence while defending against attacks; b) Defense guidance, which provides strategies for modifying clean or adversarial examples to ensure effective defense and accurate outputs from the target LLMs. Remarkably, the defense agent demonstrates robust defensive capabilities even without learning from adversarial examples. Additionally, we conduct an intriguing adversarial experiment where we develop two agents, one for defense and one for attack, and engage them in mutual confrontation. During the adversarial interactions, neither agent completely beat the other. Extensive experiments on both open-source and closed-source LLMs demonstrate that our method effectively defends against adversarial attacks, thereby enhancing adversarial robustness.