Fine-tuned Large Language Models (LLMs): Improved Prompt Injection Attacks Detection

📄 arXiv: 2410.21337v2 📥 PDF

作者: Md Abdur Rahman, Fan Wu, Alfredo Cuzzocrea, Sheikh Iqbal Ahamed

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-28 (更新: 2024-11-07)

备注: I am requesting the withdrawal of my paper due to critical issues identified in the methodology/results that may impact its accuracy and reliability. I also plan to make substantial revisions that go beyond minor corrections

💡 一句话要点

微调大型语言模型提升提示注入攻击检测能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 提示注入攻击 安全漏洞检测 微调 XLM-RoBERTa

📋 核心要点

  1. 大型语言模型易受提示注入攻击，攻击者通过恶意构造的prompt绕过安全限制，导致模型执行非预期行为。
  2. 论文提出通过微调预训练语言模型，使其能够更准确地识别和防御提示注入攻击，提升LLM应用的安全性。
  3. 实验结果表明，微调后的XLM-RoBERTa模型在提示注入检测任务上取得了显著的性能提升，各项指标均接近完美。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在处理各种语言任务方面的能力显著提升，已成为一种流行的工具。然而，LLMs应用极易受到提示注入攻击，这是一个严重的问题。这些攻击通过精心设计的输入提示来转移模型对原始指令的遵循，从而执行非预期的操作。这些操纵会带来严重的安全威胁，可能导致数据泄露、有偏差的输出或有害的响应。本项目探讨了与提示注入攻击相关的安全漏洞。为了检测提示是否容易受到攻击，我们采用了两种方法：1) 预训练的LLM，以及2) 微调的LLM。然后，我们对分类性能进行了全面的分析和比较。首先，我们使用预训练的XLM-RoBERTa模型，通过零样本分类在没有进行任何微调的情况下，使用测试数据集来检测提示注入。然后，这项提出的工作将使用来自Hugging Face的Deepset提供的特定任务标记数据集，对这个预训练的LLM应用监督微调，经过严格的实验和评估，这个微调后的模型取得了令人印象深刻的结果，准确率达到99.13%，精确率达到100%，召回率达到98.33%，F1-score达到99.15%。我们观察到我们的方法在检测提示注入攻击方面非常有效。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）易受提示注入攻击的问题。现有的LLMs在面对精心设计的恶意prompt时，容易被诱导执行非预期行为，导致安全风险。现有的防御方法可能不够鲁棒或泛化能力不足，难以有效应对各种类型的提示注入攻击。

核心思路：论文的核心思路是通过监督微调预训练语言模型，使其学习区分恶意prompt和正常prompt的能力。通过在特定任务的标注数据集上进行微调，模型可以更好地理解prompt的意图，从而更准确地识别和防御提示注入攻击。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 使用预训练的XLM-RoBERTa模型作为基础模型；2) 构建包含恶意prompt和正常prompt的标注数据集；3) 使用标注数据集对XLM-RoBERTa模型进行监督微调；4) 使用微调后的模型进行提示注入攻击检测，并评估其性能。

关键创新：论文的关键创新在于使用微调后的LLM进行提示注入攻击检测。与传统的基于规则或启发式的方法相比，微调后的LLM能够更好地理解prompt的语义信息，从而更准确地识别和防御各种类型的提示注入攻击。此外，论文还通过实验验证了微调方法的有效性，证明其在提示注入检测任务上具有显著的性能提升。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用XLM-RoBERTa模型作为基础模型，因为它具有强大的语言理解能力；2) 构建高质量的标注数据集，包含各种类型的恶意prompt和正常prompt；3) 使用交叉熵损失函数进行微调，优化模型的分类性能；4) 使用准确率、精确率、召回率和F1-score等指标评估模型的性能。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，微调后的XLM-RoBERTa模型在提示注入检测任务上取得了显著的性能提升，准确率达到99.13%，精确率达到100%，召回率达到98.33%，F1-score达到99.15%。这些结果表明，通过微调预训练语言模型，可以有效提高LLM对提示注入攻击的防御能力。

🎯 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、聊天机器人、内容生成等。通过提高LLM对提示注入攻击的防御能力，可以有效保护用户数据安全，防止模型被恶意利用，提升LLM应用的可靠性和安全性。未来，该技术可进一步扩展到其他类型的安全漏洞检测和防御。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are becoming a popular tool as they have significantly advanced in their capability to tackle a wide range of language-based tasks. However, LLMs applications are highly vulnerable to prompt injection attacks, which poses a critical problem. These attacks target LLMs applications through using carefully designed input prompts to divert the model from adhering to original instruction, thereby it could execute unintended actions. These manipulations pose serious security threats which potentially results in data leaks, biased outputs, or harmful responses. This project explores the security vulnerabilities in relation to prompt injection attacks. To detect whether a prompt is vulnerable or not, we follows two approaches: 1) a pre-trained LLM, and 2) a fine-tuned LLM. Then, we conduct a thorough analysis and comparison of the classification performance. Firstly, we use pre-trained XLM-RoBERTa model to detect prompt injections using test dataset without any fine-tuning and evaluate it by zero-shot classification. Then, this proposed work will apply supervised fine-tuning to this pre-trained LLM using a task-specific labeled dataset from deepset in huggingface, and this fine-tuned model achieves impressive results with 99.13\% accuracy, 100\% precision, 98.33\% recall and 99.15\% F1-score thorough rigorous experimentation and evaluation. We observe that our approach is highly efficient in detecting prompt injection attacks.