SafeAligner: Safety Alignment against Jailbreak Attacks via Response Disparity Guidance

📄 arXiv: 2406.18118v4 📥 PDF

作者: Caishuang Huang, Wanxu Zhao, Rui Zheng, Huijie Lv, Wenyu Zhan, Shihan Dou, Sixian Li, Xiao Wang, Enyu Zhou, Junjie Ye, Yuming Yang, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

分类: cs.CR, cs.CL

发布日期: 2024-06-26 (更新: 2024-12-24)

💡 一句话要点

SafeAligner：通过响应差异引导，增强LLM抵抗越狱攻击的安全性对齐方法

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

关键词: 大型语言模型 安全对齐 越狱攻击 解码策略 响应差异

📋 核心要点

  1. 现有防御越狱攻击的方法适应性差、通用性受限且成本高昂，难以有效保护大型语言模型。
  2. SafeAligner通过训练哨兵模型和入侵者模型，利用二者响应的安全性差异来引导目标模型的安全对齐。
  3. 实验表明，SafeAligner能有效提高有益token的生成概率，降低有害token的生成概率，实现安全对齐。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，如何在不牺牲模型效用的前提下有效保护这些模型已成为一个关键的研究领域。然而，目前针对越狱攻击（即绕过安全协议的尝试）的防御策略通常存在适应性有限、通用能力受限和成本高等问题。为了应对这些挑战，我们提出了一种名为SafeAligner的方法，该方法在解码阶段实施，以加强对越狱攻击的防御。我们首先开发两个专门的模型：哨兵模型（Sentinel Model），它被训练来促进安全性；以及入侵者模型（Intruder Model），它被设计来生成风险更高的响应。SafeAligner利用这两个模型响应之间安全级别的差异来区分有害和有益的token，从而通过改变目标模型的输出token分布来有效地引导安全对齐。大量的实验表明，SafeAligner可以提高有益token的可能性，同时减少有害token的出现，从而确保安全对齐，同时最大限度地减少通用性的损失。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）容易受到越狱攻击的问题。现有的防御方法通常存在适应性差，无法有效应对各种攻击手段；通用能力受限，在提升安全性的同时牺牲了模型的正常功能；以及成本高昂，需要大量的计算资源和人工干预等痛点。

核心思路：SafeAligner的核心思路是利用两个辅助模型（哨兵模型和入侵者模型）的响应差异来区分有害和有益的token，从而引导目标模型的解码过程。通过提高有益token的生成概率，降低有害token的生成概率，实现安全对齐，同时尽量保持模型的通用能力。

技术框架：SafeAligner主要在解码阶段进行干预，其整体框架包含以下几个主要模块：1) 哨兵模型：训练一个安全意识较强的模型，用于生成相对安全的响应。2) 入侵者模型：训练一个能够生成风险较高响应的模型，模拟越狱攻击。3) 响应差异分析：比较哨兵模型和入侵者模型的响应，计算token级别的安全差异。4) 解码引导：根据安全差异调整目标模型的token分布，提高安全token的生成概率，降低风险token的生成概率。

关键创新：SafeAligner的关键创新在于利用响应差异来指导安全对齐，而不是直接修改模型的参数或训练数据。这种方法具有更好的适应性和通用性，可以应对各种未知的越狱攻击。此外，SafeAligner在解码阶段进行干预，无需重新训练整个模型，降低了成本。

关键设计：具体的技术细节包括：1) 哨兵模型和入侵者模型的训练方法，例如使用不同的数据集或损失函数来增强其安全意识或攻击能力。2) 响应差异的计算方法，例如使用困惑度或语义相似度等指标来衡量token级别的安全差异。3) 解码引导的具体策略，例如使用温度系数或采样权重来调整目标模型的token分布。这些参数和策略的选择会直接影响SafeAligner的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过大量实验验证了SafeAligner的有效性。实验结果表明，SafeAligner能够在显著提高模型抵抗越狱攻击能力的同时，保持模型的通用能力。具体而言，SafeAligner在多个越狱攻击数据集上取得了优于现有防御方法的性能，并且对模型正常功能的损害较小。具体的性能数据和提升幅度在论文中有详细展示。

🎯 应用场景

SafeAligner可应用于各种需要安全保障的大型语言模型，例如智能客服、聊天机器人、内容生成平台等。通过提高模型抵抗越狱攻击的能力，可以有效防止模型被用于生成有害信息、传播虚假信息或进行其他恶意活动，从而保障用户安全和社会稳定。未来，该技术有望成为LLM安全防护的重要组成部分。

📄 摘要（原文）

As the development of large language models (LLMs) rapidly advances, securing these models effectively without compromising their utility has become a pivotal area of research. However, current defense strategies against jailbreak attacks (i.e., efforts to bypass security protocols) often suffer from limited adaptability, restricted general capability, and high cost. To address these challenges, we introduce SafeAligner, a methodology implemented at the decoding stage to fortify defenses against jailbreak attacks. We begin by developing two specialized models: the Sentinel Model, which is trained to foster safety, and the Intruder Model, designed to generate riskier responses. SafeAligner leverages the disparity in security levels between the responses from these models to differentiate between harmful and beneficial tokens, effectively guiding the safety alignment by altering the output token distribution of the target model. Extensive experiments show that SafeAligner can increase the likelihood of beneficial tokens, while reducing the occurrence of harmful ones, thereby ensuring secure alignment with minimal loss to generality.