Identifying Knowledge Editing Types in Large Language Models
作者: Xiaopeng Li, Shasha Li, Shangwen Wang, Shezheng Song, Bin Ji, Huijun Liu, Jun Ma, Jie Yu
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-09-29 (更新: 2025-05-26)
备注: Accepted by KDD 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出KETI任务与KETIBench，用于识别大语言模型中的知识编辑类型，防范恶意篡改。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 知识编辑 大型语言模型 恶意编辑识别 KETIBench 自然语言处理
📋 核心要点
- 大型语言模型的知识编辑技术存在被恶意滥用的风险，可能导致模型生成有害内容，缺乏有效的防御手段。
- 论文提出知识编辑类型识别（KETI）任务，旨在识别LLM中不同类型的编辑，特别是恶意编辑，从而提供及时的预警。
- 构建了KETIBench数据集，包含多种有害编辑类型和良性编辑，并使用经典分类和BERT模型验证了恶意编辑识别的可行性。
📝 摘要（中文）
知识编辑已成为更新大型语言模型(LLM)知识的有效技术，近年来受到越来越多的关注。然而，缺乏有效措施来防止该技术的恶意滥用，这可能导致LLM中出现有害的编辑。这些恶意修改可能导致LLM生成有害内容，误导用户采取不适当的行为。针对这一风险，我们引入了一项新任务，即知识编辑类型识别(KETI)，旨在识别LLM中不同类型的编辑，从而在遇到非法编辑时及时向用户发出警报。作为这项任务的一部分，我们提出了KETIBench，其中包括五种涵盖最流行的有害类型的编辑，以及一种良性的事实编辑。我们开发了五个经典的分类模型和三个基于BERT的模型作为开源和闭源LLM的基线标识符。我们的实验结果，涉及四个模型和三种知识编辑方法的92次试验，表明所有八个基线标识符都取得了不错的识别性能，突出了识别LLM中恶意编辑的可行性。其他分析表明，标识符的性能独立于知识编辑方法的可靠性，并表现出跨域泛化能力，从而能够识别来自未知来源的编辑。所有数据和代码都可以在https://github.com/xpq-tech/KETI中找到。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）中知识编辑可能被恶意利用的问题。现有的知识编辑技术缺乏有效的监管和识别机制，使得恶意编辑可能导致LLM生成有害、不准确或具有误导性的内容，从而对用户和社会造成潜在危害。因此，如何识别LLM中的知识编辑类型，特别是区分良性和恶意的编辑，成为一个亟待解决的问题。
核心思路：论文的核心思路是建立一个知识编辑类型识别（KETI）的任务框架，通过训练分类模型来自动识别LLM中不同类型的知识编辑。该框架通过分析编辑前后的模型行为变化，提取特征，并利用这些特征来区分不同的编辑类型。这种方法旨在提供一种自动化的、可扩展的解决方案，以应对日益增长的恶意知识编辑威胁。
技术框架：KETI框架主要包含以下几个关键组成部分：1) KETIBench数据集：包含多种类型的知识编辑样本，包括良性事实编辑和多种恶意编辑类型（如毒性内容生成、误导信息传播等）。2) 特征提取模块：该模块负责从编辑前后的LLM行为中提取相关特征，例如生成文本的语义变化、情感倾向变化、事实一致性变化等。3) 分类模型：使用提取的特征训练分类模型，用于预测知识编辑的类型。论文中使用了经典的分类模型（如逻辑回归、支持向量机）和基于BERT的模型。4) 评估指标：使用准确率、精确率、召回率等指标评估分类模型的性能。
关键创新：论文的主要创新在于提出了知识编辑类型识别（KETI）这一新任务，并构建了相应的KETIBench数据集。这是首次尝试对LLM中的知识编辑类型进行自动识别，为防范恶意知识编辑提供了一种新的思路。此外，论文还验证了使用经典分类模型和BERT模型进行知识编辑类型识别的可行性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) KETIBench数据集的构建：精心设计了多种类型的知识编辑样本，涵盖了常见的恶意编辑场景。2) 特征工程：选择了能够有效区分不同编辑类型的特征，例如基于BERT的语义相似度特征、情感分析特征等。3) 模型选择：尝试了多种分类模型，包括经典的机器学习模型和基于深度学习的模型，以评估不同模型的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用经典分类模型和基于BERT的模型作为基线标识符，在KETIBench数据集上取得了不错的识别性能，验证了识别LLM中恶意编辑的可行性。实验还发现，标识符的性能独立于知识编辑方法的可靠性，并具有跨域泛化能力，能够识别来自未知来源的编辑。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于大型语言模型的安全监管、内容审核和风险控制等领域。通过自动识别恶意知识编辑，可以及时发现并阻止有害内容的生成和传播，从而保护用户免受误导和伤害。未来，该技术可集成到LLM的开发和部署流程中，作为一种安全保障机制。
📄 摘要（原文）
Knowledge editing has emerged as an efficient technique for updating the knowledge of large language models (LLMs), attracting increasing attention in recent years. However, there is a lack of effective measures to prevent the malicious misuse of this technique, which could lead to harmful edits in LLMs. These malicious modifications could cause LLMs to generate toxic content, misleading users into inappropriate actions. In front of this risk, we introduce a new task, $\textbf{K}$nowledge $\textbf{E}$diting $\textbf{T}$ype $\textbf{I}$dentification (KETI), aimed at identifying different types of edits in LLMs, thereby providing timely alerts to users when encountering illicit edits. As part of this task, we propose KETIBench, which includes five types of harmful edits covering the most popular toxic types, as well as one benign factual edit. We develop five classical classification models and three BERT-based models as baseline identifiers for both open-source and closed-source LLMs. Our experimental results, across 92 trials involving four models and three knowledge editing methods, demonstrate that all eight baseline identifiers achieve decent identification performance, highlighting the feasibility of identifying malicious edits in LLMs. Additional analyses reveal that the performance of the identifiers is independent of the reliability of the knowledge editing methods and exhibits cross-domain generalization, enabling the identification of edits from unknown sources. All data and code are available in https://github.com/xpq-tech/KETI.