Atoxia: Red-teaming Large Language Models with Target Toxic Answers

📄 arXiv: 2408.14853v2 📥 PDF

作者: Yuhao Du, Zhuo Li, Pengyu Cheng, Xiang Wan, Anningzhe Gao

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2024-08-27 (更新: 2025-02-16)

备注: Accepted to Findings of NAACL-2025

💡 一句话要点

Atoxia：利用目标有害答案进行大语言模型红队测试

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 红队测试 安全性 对抗攻击 强化学习

📋 核心要点

  1. 大语言模型容易受到对抗性攻击，产生有害内容，对社会造成负面影响，因此需要有效的红队测试方法。
  2. Atoxia通过生成针对特定有害答案的查询和误导性开头，来检测LLM的内部安全缺陷。
  3. 实验表明，Atoxia在开源和黑盒模型（包括GPT-4o）上均能有效检测安全风险，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

尽管人工智能取得了显著进展，但大语言模型（LLMs）在生成安全性方面仍然面临挑战。通过对抗性的越狱提示，可以毫不费力地诱导LLMs输出有害内容，从而造成意想不到的负面社会影响。这种脆弱性凸显了在LLM大规模应用之前，采取稳健的LLM红队测试策略来识别和减轻此类风险的必要性。为了检测特定类型的风险，我们提出了一种新颖的红队测试方法，即使用目标有害答案攻击LLMs（Atoxia）。给定一个特定的有害答案，Atoxia生成相应的用户查询和一个误导性的答案开头，以检查给定LLM的内部缺陷。所提出的攻击者在一个强化学习方案中进行训练，其中LLM输出目标答案的概率作为奖励。我们在各种红队测试基准（如AdvBench和HH-Harmless）上验证了我们方法的有效性。实验结果表明，Atoxia不仅可以成功检测开源模型中的安全风险，还可以检测最先进的黑盒模型（如GPT-4o）中的安全风险。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLMs）在生成安全性方面存在的漏洞问题。现有的红队测试方法可能无法有效地针对特定类型的有害内容进行检测，并且难以发现LLMs内部存在的缺陷，使得模型容易受到对抗性攻击，产生有害输出。

核心思路：Atoxia的核心思路是利用目标有害答案来反向生成用户查询和误导性的答案开头，从而诱导LLM产生特定的有害输出。通过这种方式，可以更精确地检测LLM在特定安全风险方面的脆弱性，并深入了解其内部缺陷。

技术框架：Atoxia的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 定义目标有害答案；2) 使用强化学习训练一个攻击者，该攻击者能够生成用户查询和误导性的答案开头；3) 将生成的查询和开头输入到目标LLM中，观察其输出；4) 根据LLM输出目标答案的概率来计算奖励，并更新攻击者的策略。

关键创新：Atoxia的关键创新在于其针对特定目标有害答案进行攻击的设计。与传统的红队测试方法相比，Atoxia能够更精确地检测LLM在特定安全风险方面的脆弱性，并且能够深入了解其内部缺陷。此外，Atoxia使用强化学习来训练攻击者，使其能够自动生成有效的攻击查询和开头。

关键设计：Atoxia使用强化学习中的策略梯度方法来训练攻击者。奖励函数被设计为LLM输出目标答案的概率。攻击者的网络结构可以根据具体任务进行调整，例如可以使用Transformer模型来生成查询和开头。此外，Atoxia还可以通过调整强化学习的超参数来控制攻击的强度和效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Atoxia在AdvBench和HH-Harmless等红队测试基准上表现出色，能够成功检测开源模型和黑盒模型（如GPT-4o）中的安全风险。具体来说，Atoxia能够以较高的成功率诱导LLM生成目标有害答案，证明了其在检测特定类型安全风险方面的有效性。这些结果表明，Atoxia是一种有价值的LLM红队测试工具。

🎯 应用场景

Atoxia可用于评估和提高大语言模型的安全性，尤其是在模型部署前进行红队测试，以识别潜在的安全风险。该方法可以帮助开发者发现模型在特定类型的有害内容生成方面的漏洞，并采取相应的措施进行修复。此外，Atoxia还可以用于构建更安全的LLM，例如通过对抗训练来提高模型对恶意攻击的鲁棒性。该研究对于构建负责任的人工智能系统具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Despite the substantial advancements in artificial intelligence, large language models (LLMs) remain being challenged by generation safety. With adversarial jailbreaking prompts, one can effortlessly induce LLMs to output harmful content, causing unexpected negative social impacts. This vulnerability highlights the necessity for robust LLM red-teaming strategies to identify and mitigate such risks before large-scale application. To detect specific types of risks, we propose a novel red-teaming method that $\textbf{A}$ttacks LLMs with $\textbf{T}$arget $\textbf{Toxi}$c $\textbf{A}$nswers ($\textbf{Atoxia}$). Given a particular harmful answer, Atoxia generates a corresponding user query and a misleading answer opening to examine the internal defects of a given LLM. The proposed attacker is trained within a reinforcement learning scheme with the LLM outputting probability of the target answer as the reward. We verify the effectiveness of our method on various red-teaming benchmarks, such as AdvBench and HH-Harmless. The empirical results demonstrate that Atoxia can successfully detect safety risks in not only open-source models but also state-of-the-art black-box models such as GPT-4o.