RoleBreak: Character Hallucination as a Jailbreak Attack in Role-Playing Systems
作者: Yihong Tang, Bo Wang, Xu Wang, Dongming Zhao, Jing Liu, Jijun Zhang, Ruifang He, Yuexian Hou
分类: cs.CL
发布日期: 2024-09-25
💡 一句话要点
RoleBreak：通过角色扮演系统中的角色幻觉漏洞进行越狱攻击
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 角色扮演系统 大型语言模型 角色幻觉 越狱攻击 叙述者模式
📋 核心要点
- 现有角色扮演系统易受角色幻觉影响，模型偏离预设角色，产生不一致的回复，缺乏系统性的攻击分析。
- 提出RoleBreak框架，识别查询稀疏性和角色-查询冲突是角色幻觉的关键因素，并设计叙述者模式防御策略。
- 实验表明，即使增强模型也易受攻击，而叙述者模式能有效减少幻觉，提高角色保真度和叙事连贯性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型驱动的角色扮演系统在情感交流应用中日益重要。然而，这些系统容易出现角色幻觉，即模型偏离预定义的角色，产生与预期角色不一致的响应。本文首次从攻击的角度对角色幻觉进行了系统分析，提出了RoleBreak框架。该框架确定了查询稀疏性和角色-查询冲突这两个核心机制是驱动角色幻觉的关键因素。基于这些见解，我们构建了一个新的数据集RoleBreakEval，以评估现有的幻觉缓解技术。实验表明，即使是经过训练以最大限度减少幻觉的增强模型仍然容易受到攻击。为了解决这些漏洞，我们提出了一种新的防御策略，即叙述者模式，通过叙述生成补充上下文，以减轻角色-查询冲突并提高查询泛化能力。实验结果表明，叙述者模式显著优于传统的基于拒绝的策略，减少了幻觉，提高了角色和查询的保真度，并改善了整体叙事连贯性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决角色扮演系统中大型语言模型（LLM）产生的角色幻觉问题。现有的角色扮演系统在面对特定类型的查询时，容易偏离预设的角色设定，产生与角色不符的回复。这种现象降低了用户体验，并可能导致潜在的安全风险。现有方法，如基于拒绝的策略，在缓解角色幻觉方面效果有限，且可能损害叙事连贯性。
核心思路：论文的核心思路是将角色幻觉视为一种攻击，并从攻击的角度分析其成因。通过识别出查询稀疏性和角色-查询冲突是导致角色幻觉的关键因素，论文提出了一种新的防御策略，即叙述者模式。该模式通过生成补充上下文来缓解角色-查询冲突，并提高查询的泛化能力，从而减少角色幻觉。
技术框架：RoleBreak框架包含三个主要部分：1) 角色幻觉攻击分析，识别查询稀疏性和角色-查询冲突；2) RoleBreakEval数据集构建，用于评估幻觉缓解技术；3) 叙述者模式防御策略，通过生成补充上下文来缓解角色-查询冲突。叙述者模式在接收到用户查询后，首先生成一段叙述性的上下文描述，然后将该描述与原始查询一起输入到LLM中，以引导LLM生成更符合角色设定的回复。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于从攻击的角度分析角色幻觉问题，并提出了叙述者模式防御策略。与现有方法相比，叙述者模式不是简单地拒绝可能导致幻觉的查询，而是通过生成补充上下文来引导LLM生成更符合角色设定的回复，从而在减少幻觉的同时，保持叙事连贯性。
关键设计：叙述者模式的关键设计在于如何生成高质量的补充上下文。论文采用了一种基于模板的方法，根据角色设定和用户查询，自动生成一段描述角色当前状态和环境的叙述性文本。此外，论文还探索了不同的叙述风格和长度，以优化叙述者模式的性能。具体的参数设置和损失函数未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，叙述者模式在RoleBreakEval数据集上显著优于传统的基于拒绝的策略。具体而言，叙述者模式在减少角色幻觉方面取得了显著的提升，同时提高了角色和查询的保真度，并改善了整体叙事连贯性。具体的性能数据未知，但实验结果表明叙述者模式是一种有效的角色幻觉防御策略。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种基于LLM的角色扮演系统，例如虚拟助手、游戏角色、教育辅导等。通过减少角色幻觉，可以提高用户体验，增强系统的可靠性和安全性。未来，该研究可以扩展到更复杂的角色扮演场景，例如多角色交互、动态角色设定等，为构建更智能、更逼真的角色扮演系统奠定基础。
📄 摘要（原文）
Role-playing systems powered by large language models (LLMs) have become increasingly influential in emotional communication applications. However, these systems are susceptible to character hallucinations, where the model deviates from predefined character roles and generates responses that are inconsistent with the intended persona. This paper presents the first systematic analysis of character hallucination from an attack perspective, introducing the RoleBreak framework. Our framework identifies two core mechanisms-query sparsity and role-query conflict-as key factors driving character hallucination. Leveraging these insights, we construct a novel dataset, RoleBreakEval, to evaluate existing hallucination mitigation techniques. Our experiments reveal that even enhanced models trained to minimize hallucination remain vulnerable to attacks. To address these vulnerabilities, we propose a novel defence strategy, the Narrator Mode, which generates supplemental context through narration to mitigate role-query conflicts and improve query generalization. Experimental results demonstrate that Narrator Mode significantly outperforms traditional refusal-based strategies by reducing hallucinations, enhancing fidelity to character roles and queries, and improving overall narrative coherence.