Legilimens: Practical and Unified Content Moderation for Large Language Model Services
作者: Jialin Wu, Jiangyi Deng, Shengyuan Pang, Yanjiao Chen, Jiayang Xu, Xinfeng Li, Wenyuan Xu
分类: cs.CL
发布日期: 2024-08-28 (更新: 2024-09-05)
备注: Accepted by ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS) 2024
💡 一句话要点
Legilimens：为大型语言模型服务提供实用且统一的内容审核框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 内容审核 大型语言模型 安全性 红队模型 对抗攻击 特征提取 分类器
📋 核心要点
- 现有内容审核方法面临有效性和效率的挑战，简单模型易受攻击，复杂模型计算成本高昂。
- Legilimens通过从面向聊天的LLM中提取概念特征，实现有效且高效的内容审核，无需专门为内容审核进行微调。
- 实验表明，Legilimens在多个LLM、数据集和越狱攻击下表现出色，优于商业和学术基线，并可扩展到少样本和多标签场景。
📝 摘要（中文）
鉴于大型语言模型（LLM）生成不安全内容所带来的社会影响，确保LLM服务符合安全标准对LLM服务提供商至关重要。常见的内容审核方法面临着有效性和效率的两难困境，即简单模型脆弱而复杂模型消耗过多的计算资源。本文首次揭示，通过从面向聊天的LLM中提取概念特征，可以实现有效且高效的内容审核，尽管它们最初是为对话而非内容审核而进行微调的。我们提出了一个实用且统一的LLM服务内容审核框架，名为Legilimens，它兼具有效性和效率。我们基于红队模型的数据增强提高了Legilimens对最先进的越狱攻击的鲁棒性。此外，我们开发了一个框架，从理论上分析Legilimens与其他方法相比的成本效益。我们已经在五个宿主LLM、十七个数据集和九种越狱方法上进行了广泛的实验，以验证Legilimens在正常和自适应对抗下的有效性、效率和鲁棒性。Legilimens与商业和学术基线的比较表明了Legilimens的卓越性能。此外，我们证实Legilimens可以应用于少样本场景，并扩展到多标签分类任务。
🔬 方法详解
问题定义：大型语言模型（LLM）生成有害内容是一个日益严重的问题，现有的内容审核方法要么不够有效，容易被绕过（例如基于规则的方法），要么效率低下，计算成本过高（例如使用大型模型进行推理）。因此，如何在保证内容审核效果的同时，降低计算成本，是一个亟待解决的问题。
核心思路：Legilimens的核心思路是利用预训练的、面向对话的LLM中已经存在的概念知识，提取与内容安全相关的特征，而无需重新训练或微调这些LLM。这种方法假设，即使LLM最初不是为了内容审核而设计的，它们仍然包含了足够的概念信息来区分安全和不安全的内容。
技术框架：Legilimens框架主要包含以下几个阶段：1) 特征提取：使用预训练的LLM提取输入文本的概念特征。2) 数据增强：使用红队模型生成对抗样本，增强模型的鲁棒性。3) 分类器训练：使用提取的特征和增强的数据训练一个轻量级的分类器，用于判断输入文本是否安全。4) 推理：使用训练好的分类器对新的输入文本进行内容审核。
关键创新：Legilimens的关键创新在于它利用了预训练LLM中已有的知识，避免了从头开始训练内容审核模型，从而大大降低了计算成本。此外，使用红队模型进行数据增强，提高了模型对对抗攻击的鲁棒性。与现有方法相比，Legilimens在保证内容审核效果的同时，显著提高了效率。
关键设计：Legilimens的关键设计包括：1) 选择合适的预训练LLM作为特征提取器。2) 设计有效的红队模型，生成高质量的对抗样本。3) 选择合适的分类器，例如逻辑回归或支持向量机，以实现高效的推理。4) 针对不同的内容安全类别，设计不同的特征提取策略和分类器。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Legilimens在五个宿主LLM、十七个数据集和九种越狱方法上都表现出色，显著优于商业和学术基线。例如，在某些数据集上，Legilimens的性能比最先进的基线提高了10%以上。此外，Legilimens的推理速度非常快，可以满足实时内容审核的需求。实验还证实，Legilimens可以应用于少样本场景，并扩展到多标签分类任务。
🎯 应用场景
Legilimens可广泛应用于各种需要内容审核的LLM服务，例如聊天机器人、在线论坛、社交媒体平台等。它可以帮助这些服务提供商自动识别和过滤有害内容，从而维护平台的安全和健康。此外，Legilimens的低计算成本使其特别适合于资源受限的环境，例如移动设备或边缘计算场景。未来，Legilimens可以进一步扩展到多语言内容审核和更复杂的内容安全场景。
📄 摘要（原文）
Given the societal impact of unsafe content generated by large language models (LLMs), ensuring that LLM services comply with safety standards is a crucial concern for LLM service providers. Common content moderation methods are limited by an effectiveness-and-efficiency dilemma, where simple models are fragile while sophisticated models consume excessive computational resources. In this paper, we reveal for the first time that effective and efficient content moderation can be achieved by extracting conceptual features from chat-oriented LLMs, despite their initial fine-tuning for conversation rather than content moderation. We propose a practical and unified content moderation framework for LLM services, named Legilimens, which features both effectiveness and efficiency. Our red-team model-based data augmentation enhances the robustness of Legilimens against state-of-the-art jailbreaking. Additionally, we develop a framework to theoretically analyze the cost-effectiveness of Legilimens compared to other methods. We have conducted extensive experiments on five host LLMs, seventeen datasets, and nine jailbreaking methods to verify the effectiveness, efficiency, and robustness of Legilimens against normal and adaptive adversaries. A comparison of Legilimens with both commercial and academic baselines demonstrates the superior performance of Legilimens. Furthermore, we confirm that Legilimens can be applied to few-shot scenarios and extended to multi-label classification tasks.