Applying Pre-trained Multilingual BERT in Embeddings for Improved Malicious Prompt Injection Attacks Detection

📄 arXiv: 2409.13331v1 📥 PDF

作者: Md Abdur Rahman, Hossain Shahriar, Fan Wu, Alfredo Cuzzocrea

分类: cs.CL, cs.CR

发布日期: 2024-09-20

💡 一句话要点

利用多语言BERT嵌入改进恶意提示注入攻击检测

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

关键词: 恶意提示注入 大型语言模型 多语言BERT 嵌入向量 安全检测

📋 核心要点

  1. 大型语言模型面临恶意提示注入攻击的威胁，现有检测方法难以有效应对其复杂性和演变性。
  2. 该研究探索使用多语言BERT等模型生成提示嵌入，以提升机器学习模型对恶意提示的识别能力。
  3. 实验结果表明，基于多语言BERT嵌入的逻辑回归模型在恶意提示检测中取得了96.55%的准确率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）因其卓越的能力而闻名，并被广泛应用于各种应用。然而，这种广泛的使用带来了重大的漏洞。当前的方法可能无法充分解决现实应用中这些漏洞的复杂性和不断发展的性质，因此迫切需要针对大型语言模型中恶意提示注入攻击的有效检测和缓解策略。本研究重点关注恶意提示注入攻击对LLM应用的影响，这是一种最危险的漏洞。它研究了应用各种BERT（来自Transformer的双向编码器表示），如多语言BERT、DistilBert，用于将恶意提示与合法提示进行分类。此外，我们观察到使用多语言BERT对提示文本进行标记化并生成嵌入如何有助于提高各种机器学习方法的性能：高斯朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机和逻辑回归。通过各种参数严格分析每个模型的性能，以改进二元分类来发现恶意提示。多语言BERT嵌入提示的方法显著改进并优于现有工作，并通过逻辑回归实现了96.55%的出色准确率。此外，我们调查了模型的不正确预测，以深入了解其局限性。这些发现可以指导研究人员调整各种BERT，以找到最适合各种LLM漏洞的模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型中恶意提示注入攻击的检测问题。现有的检测方法在面对复杂和不断变化的攻击手段时，表现出不足，难以有效识别恶意提示。这种攻击能够操纵LLM的行为，造成信息泄露、不当内容生成等危害。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的多语言BERT模型，将文本提示转换为高质量的嵌入向量。这些嵌入向量能够捕捉提示的语义信息，从而帮助机器学习模型更好地区分恶意提示和正常提示。多语言BERT的优势在于其对多种语言的理解能力，可以应对不同语言的恶意提示。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 数据收集与预处理：收集包含恶意提示和正常提示的数据集，并进行文本清洗和预处理。2) 嵌入生成：使用多语言BERT模型将文本提示转换为嵌入向量。3) 模型训练：使用生成的嵌入向量训练各种机器学习模型，包括高斯朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机和逻辑回归。4) 性能评估：使用测试集评估各个模型的性能，并选择最优模型。

关键创新：论文的关键创新在于将预训练的多语言BERT模型应用于恶意提示注入攻击的检测。与传统的基于关键词或规则的方法相比，基于BERT的方法能够更好地理解提示的语义信息，从而提高检测的准确率和鲁棒性。此外，论文还比较了不同机器学习模型在恶意提示检测任务中的性能。

关键设计：论文中使用的多语言BERT模型采用了Transformer架构，并在大规模多语言语料库上进行了预训练。在生成嵌入向量时，可以使用BERT的[CLS] token的输出作为整个句子的表示。机器学习模型的参数设置根据具体模型进行调整，例如，逻辑回归模型可以使用L1或L2正则化来防止过拟合。损失函数通常采用二元交叉熵损失函数。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于多语言BERT嵌入的逻辑回归模型在恶意提示检测任务中取得了96.55%的准确率，显著优于其他机器学习模型和现有方法。这一结果验证了多语言BERT在恶意提示检测中的有效性，并为未来的研究提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种基于大型语言模型的应用场景，例如智能客服、内容生成、代码生成等。通过提高恶意提示注入攻击的检测能力，可以有效保护LLM免受恶意利用，确保LLM的安全可靠运行，并提升用户体验。未来，该研究可以扩展到其他类型的LLM漏洞检测，例如对抗性攻击、数据中毒等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are renowned for their exceptional capabilities, and applying to a wide range of applications. However, this widespread use brings significant vulnerabilities. Also, it is well observed that there are huge gap which lies in the need for effective detection and mitigation strategies against malicious prompt injection attacks in large language models, as current approaches may not adequately address the complexity and evolving nature of these vulnerabilities in real-world applications. Therefore, this work focuses the impact of malicious prompt injection attacks which is one of most dangerous vulnerability on real LLMs applications. It examines to apply various BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) like multilingual BERT, DistilBert for classifying malicious prompts from legitimate prompts. Also, we observed how tokenizing the prompt texts and generating embeddings using multilingual BERT contributes to improve the performance of various machine learning methods: Gaussian Naive Bayes, Random Forest, Support Vector Machine, and Logistic Regression. The performance of each model is rigorously analyzed with various parameters to improve the binary classification to discover malicious prompts. Multilingual BERT approach to embed the prompts significantly improved and outperformed the existing works and achieves an outstanding accuracy of 96.55% by Logistic regression. Additionally, we investigated the incorrect predictions of the model to gain insights into its limitations. The findings can guide researchers in tuning various BERT for finding the most suitable model for diverse LLMs vulnerabilities.