Adversarial Tuning: Defending Against Jailbreak Attacks for LLMs

📄 arXiv: 2406.06622v1 📥 PDF

作者: Fan Liu, Zhao Xu, Hao Liu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2024-06-07

💡 一句话要点

提出对抗调优框架，增强大型语言模型抵御未知越狱攻击的能力

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

关键词: 大型语言模型 越狱攻击 对抗训练 对抗提示 防御机制

📋 核心要点

  1. 大型语言模型容易受到越狱攻击，尤其是在面对未知的攻击方式时，防御能力不足。
  2. 提出一种两阶段对抗调优框架，通过生成对抗性提示并优化数据集来提升模型的防御能力。
  3. 实验结果表明，该框架在多种攻击场景和目标模型中均表现出优越的防御性能和泛化能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在处理各种复杂任务方面取得了显著成功，但它们仍然容易受到越狱攻击，特别是未知的越狱攻击。为了增强LLMs的通用防御能力，我们提出了一个两阶段的对抗调优框架，该框架通过生成对抗性提示来探索最坏情况，通过优化包含对抗性提示及其安全响应的数据集。在第一阶段，我们引入了分层元通用对抗提示学习，以高效且有效地生成token级别的对抗性提示。在第二阶段，我们提出了自动对抗提示学习，以迭代地细化语义级别的对抗性提示，从而进一步增强LLM的防御能力。我们在三个广泛使用的越狱数据集上进行了全面的实验，在五个代表性的攻击场景下将我们的框架与六个防御基线进行了比较。结果强调了我们提出的方法的优越性。此外，我们的对抗调优框架在各种攻击策略和目标LLM中表现出经验泛化能力，突出了其作为可转移防御机制的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）容易受到越狱攻击，特别是未知越狱攻击的问题。现有方法在面对新的攻击方式时，防御能力泛化性不足，难以有效应对。

核心思路：核心思路是通过对抗训练，让模型暴露在各种可能的攻击场景下，从而提升其防御能力。具体而言，通过生成对抗性提示，模拟攻击行为，并训练模型识别和拒绝这些恶意提示。

技术框架：该框架包含两个阶段：第一阶段是分层元通用对抗提示学习，旨在高效生成token级别的对抗性提示；第二阶段是自动对抗提示学习，用于迭代优化语义级别的对抗性提示，进一步增强防御能力。整体流程是先生成低级别的对抗样本，再逐步提升到语义级别，从而更全面地提升模型的鲁棒性。

关键创新：关键创新在于分层的对抗提示生成方法，它结合了token级别和语义级别的对抗样本生成，能够更全面地覆盖可能的攻击空间。此外，自动对抗提示学习能够迭代地优化对抗样本，使得模型能够持续学习和适应新的攻击方式。

关键设计：第一阶段采用分层元学习，针对不同的token位置生成对抗性扰动。第二阶段，使用自动化的方法，通过优化目标函数来生成更具语义意义的对抗性提示。具体的损失函数设计和优化算法的选择未知，论文中可能未详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该对抗调优框架在三个广泛使用的越狱数据集上，相较于六个防御基线，表现出显著的优越性。该框架在各种攻击策略和目标LLM中表现出良好的泛化能力，证明了其作为可转移防御机制的潜力。具体的性能提升数据未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要安全保障的大型语言模型应用场景，例如智能客服、内容生成、代码生成等。通过提升模型抵御恶意攻击的能力，可以有效防止模型被用于传播有害信息、进行欺诈活动等，从而保障用户安全和应用的可信度。未来，该方法有望推广到其他类型的AI模型，提升整体的安全性。

📄 摘要（原文）

Although safely enhanced Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success in tackling various complex tasks in a zero-shot manner, they remain susceptible to jailbreak attacks, particularly the unknown jailbreak attack. To enhance LLMs' generalized defense capabilities, we propose a two-stage adversarial tuning framework, which generates adversarial prompts to explore worst-case scenarios by optimizing datasets containing pairs of adversarial prompts and their safe responses. In the first stage, we introduce the hierarchical meta-universal adversarial prompt learning to efficiently and effectively generate token-level adversarial prompts. In the second stage, we propose the automatic adversarial prompt learning to iteratively refine semantic-level adversarial prompts, further enhancing LLM's defense capabilities. We conducted comprehensive experiments on three widely used jailbreak datasets, comparing our framework with six defense baselines under five representative attack scenarios. The results underscore the superiority of our proposed methods. Furthermore, our adversarial tuning framework exhibits empirical generalizability across various attack strategies and target LLMs, highlighting its potential as a transferable defense mechanism.