JailbreakZoo: Survey, Landscapes, and Horizons in Jailbreaking Large Language and Vision-Language Models
作者: Haibo Jin, Leyang Hu, Xinnuo Li, Peiyan Zhang, Chonghan Chen, Jun Zhuang, Haohan Wang
分类: cs.CL, cs.CR, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2024-06-26 (更新: 2025-11-07)
备注: 45 pages
💡 一句话要点
JailbreakZoo：大型语言和视觉语言模型越狱攻击的综述、格局与展望
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 视觉语言模型 越狱攻击 安全防御 伦理风险 模型安全 对抗攻击 漏洞分析
📋 核心要点
- 现有大型语言模型和视觉语言模型面临着被恶意利用绕过安全限制的风险，即“越狱”攻击，这对其安全性和伦理造成了严重威胁。
- 该研究对现有的越狱攻击方法进行了系统性的分类和分析，并对相应的防御策略进行了总结，旨在为构建更安全的模型提供指导。
- 通过全面的分析，该研究识别了当前研究的不足之处，并提出了未来研究方向，以期提升大型语言模型和视觉语言模型的安全性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的快速发展推动了人工智能的进步。然而，这些模型在自然语言处理和视觉交互任务中能力提升的同时，其安全性和伦理一致性问题日益突出。本综述全面考察了“越狱”这一新兴领域，即故意绕过LLM和VLM的伦理和操作边界，以及针对此类攻击的防御机制的发展。研究将越狱攻击分为七种不同类型，并详细阐述了应对这些漏洞的防御策略。通过综合分析，我们识别了研究空白，并为未来研究提出了方向，旨在加强LLM和VLM的安全框架。我们的发现强调了整合越狱策略和防御解决方案的统一视角，以促进下一代语言模型的稳健、安全和可靠的环境。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）中存在的越狱攻击问题。现有的LLM和VLM虽然在各种任务中表现出色，但容易受到恶意攻击，绕过其安全和伦理限制，从而产生有害或不当的输出。现有的防御方法往往不够全面，无法有效应对各种类型的越狱攻击。
核心思路：论文的核心思路是对现有的越狱攻击方法进行系统性的分类和分析，并对相应的防御策略进行总结。通过理解不同类型越狱攻击的原理和特点，可以更好地设计和部署有效的防御机制。同时，论文还探讨了未来研究方向，以期构建更加安全和鲁棒的LLM和VLM。
技术框架：该综述论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 对LLM和VLM的越狱攻击进行分类，分为七种不同的类型；2) 详细阐述针对这些漏洞的防御策略；3) 识别当前研究的空白，并提出未来研究方向。整体流程是对现有文献进行梳理、分析和总结，从而为未来的研究提供指导。
关键创新：该论文的关键创新在于对越狱攻击进行了全面的分类，并对相应的防御策略进行了系统性的总结。这为研究人员提供了一个清晰的框架，可以更好地理解和应对LLM和VLM中存在的安全风险。此外，论文还提出了未来研究方向，为该领域的发展指明了方向。
关键设计：该论文属于综述性质，没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。其关键设计在于对现有文献的组织和分析，以及对未来研究方向的展望。论文通过对大量文献的阅读和分析，提炼出越狱攻击的类型、防御策略和未来研究方向，从而为研究人员提供有价值的参考。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述论文系统地总结了LLM和VLM的越狱攻击类型和防御策略，为研究人员提供了一个全面的参考框架。论文将越狱攻击分为七种类型，并详细阐述了针对这些漏洞的防御策略。此外，论文还识别了当前研究的空白，并提出了未来研究方向，为该领域的发展指明了方向。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升大型语言模型和视觉语言模型的安全性，防止其被恶意利用。通过了解越狱攻击的原理和防御方法，可以开发更强大的安全机制，保障模型在各种应用场景下的可靠性和安全性，例如智能客服、内容生成、自动驾驶等。
📄 摘要（原文）
The rapid evolution of artificial intelligence (AI) through developments in Large Language Models (LLMs) and Vision-Language Models (VLMs) has brought significant advancements across various technological domains. While these models enhance capabilities in natural language processing and visual interactive tasks, their growing adoption raises critical concerns regarding security and ethical alignment. This survey provides an extensive review of the emerging field of jailbreaking--deliberately circumventing the ethical and operational boundaries of LLMs and VLMs--and the consequent development of defense mechanisms. Our study categorizes jailbreaks into seven distinct types and elaborates on defense strategies that address these vulnerabilities. Through this comprehensive examination, we identify research gaps and propose directions for future studies to enhance the security frameworks of LLMs and VLMs. Our findings underscore the necessity for a unified perspective that integrates both jailbreak strategies and defensive solutions to foster a robust, secure, and reliable environment for the next generation of language models. More details can be found on our website: https://chonghan-chen.com/llm-jailbreak-zoo-survey/.