SEAS: Self-Evolving Adversarial Safety Optimization for Large Language Models

📄 arXiv: 2408.02632v2 📥 PDF

作者: Muxi Diao, Rumei Li, Shiyang Liu, Guogang Liao, Jingang Wang, Xunliang Cai, Weiran Xu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-08-05 (更新: 2024-12-23)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出SEAS框架，通过自进化对抗安全优化提升大语言模型安全性

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

关键词: 大语言模型 安全性 对抗攻击 红队测试 自进化 对抗训练 安全优化

📋 核心要点

  1. 现有对抗方法难以有效针对和探索大型语言模型不断演变的细微漏洞，限制了红队测试的效率。
  2. SEAS框架通过迭代的初始化、攻击和对抗优化三个阶段，利用模型自身生成的数据来提升安全性。
  3. 实验结果表明，经过三次迭代，目标模型的安全性可与GPT-4媲美，红队模型的攻击成功率显著提高。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型(LLMs)的能力和影响力的不断提升，确保其安全性和防止有害输出变得至关重要。一个有希望的解决途径是训练模型自动生成对抗性提示以进行红队测试。然而，LLMs漏洞的不断演变对当前对抗方法的有效性提出了挑战，这些方法难以专门针对和探索这些模型的弱点。为了应对这些挑战，我们引入了自进化对抗安全(SEAS)优化框架，该框架通过利用模型自身生成的数据来增强安全性。SEAS通过三个迭代阶段运行：初始化、攻击和对抗优化，从而改进红队模型和目标模型，以提高鲁棒性和安全性。该框架减少了对人工测试的依赖，并显著增强了LLMs的安全性。我们的贡献包括一种新颖的对抗框架、一个全面的安全数据集，以及经过三次迭代后，目标模型达到了与GPT-4相当的安全级别，而红队模型对高级模型的攻击成功率(ASR)显著提高。我们的代码和数据集已在https://SEAS-LLM.github.io/上发布。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）安全性问题，特别是现有对抗方法无法有效挖掘和利用LLMs中不断演变的细微漏洞。现有方法依赖人工测试或简单的对抗样本生成，效率低且难以覆盖所有潜在风险。

核心思路：论文的核心思路是构建一个自进化的对抗安全优化框架，即SEAS。该框架通过让红队模型和目标模型相互对抗，并利用对抗过程中产生的数据进行优化，从而不断提升模型的安全性和鲁棒性。这种自进化的方式能够更好地适应LLMs漏洞的演变。

技术框架：SEAS框架包含三个主要阶段：初始化阶段、攻击阶段和对抗优化阶段。在初始化阶段，红队模型和目标模型被初始化。在攻击阶段，红队模型生成对抗性提示，尝试诱导目标模型产生有害输出。在对抗优化阶段，利用攻击阶段产生的数据，对红队模型和目标模型进行优化，提高红队模型的攻击能力和目标模型的防御能力。这三个阶段迭代进行，不断提升模型的安全性。

关键创新：SEAS框架的关键创新在于其自进化的特性。传统的对抗训练方法通常使用固定的对抗样本集，而SEAS框架则通过让红队模型和目标模型相互对抗，动态生成对抗样本，从而更好地适应LLMs漏洞的演变。此外，SEAS框架还引入了对抗优化阶段，利用攻击阶段产生的数据对模型进行优化，进一步提升了模型的安全性和鲁棒性。

关键设计：SEAS框架的关键设计包括：1) 红队模型的选择和训练策略，需要选择具有较强攻击能力的模型，并设计合适的损失函数来引导其生成有效的对抗性提示；2) 目标模型的优化策略，需要设计合适的损失函数来提高目标模型的防御能力，防止其产生有害输出；3) 迭代次数的设置，需要根据实际情况调整迭代次数，以达到最佳的优化效果。具体损失函数和网络结构等细节在论文中有详细描述，此处未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，经过三次迭代，SEAS框架能够显著提升目标模型的安全性，使其达到与GPT-4相当的水平。同时，红队模型对高级模型的攻击成功率(ASR)也显著提高，表明该框架能够有效提升对抗攻击能力。这些结果验证了SEAS框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

SEAS框架可应用于提升各种大型语言模型的安全性，例如聊天机器人、文本生成模型等。通过该框架，可以更有效地发现和修复LLMs中的安全漏洞，降低模型被恶意利用的风险，从而促进LLMs在各个领域的安全应用。未来，该框架还可以扩展到其他类型的AI模型，提升整体AI系统的安全性。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) continue to advance in capability and influence, ensuring their security and preventing harmful outputs has become crucial. A promising approach to address these concerns involves training models to automatically generate adversarial prompts for red teaming. However, the evolving subtlety of vulnerabilities in LLMs challenges the effectiveness of current adversarial methods, which struggle to specifically target and explore the weaknesses of these models. To tackle these challenges, we introduce the $\mathbf{S}\text{elf-}\mathbf{E}\text{volving }\mathbf{A}\text{dversarial }\mathbf{S}\text{afety }\mathbf{(SEAS)}$ optimization framework, which enhances security by leveraging data generated by the model itself. SEAS operates through three iterative stages: Initialization, Attack, and Adversarial Optimization, refining both the Red Team and Target models to improve robustness and safety. This framework reduces reliance on manual testing and significantly enhances the security capabilities of LLMs. Our contributions include a novel adversarial framework, a comprehensive safety dataset, and after three iterations, the Target model achieves a security level comparable to GPT-4, while the Red Team model shows a marked increase in attack success rate (ASR) against advanced models. Our code and datasets are released at https://SEAS-LLM.github.io/.