Benchmarking LLM Guardrails in Handling Multilingual Toxicity

📄 arXiv: 2410.22153v1 📥 PDF

作者: Yahan Yang, Soham Dan, Dan Roth, Insup Lee

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-29

💡 一句话要点

构建多语言毒性测试基准，评估LLM安全防护机制的有效性与鲁棒性

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

关键词: 大型语言模型 安全防护机制 多语言毒性 越狱攻击 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有LLM安全防护机制在多语言环境下的有效性不足，难以应对日益增长的多语言有害内容。
  2. 构建多语言测试套件，并结合越狱攻击，全面评估现有安全防护机制的性能与鲁棒性。
  3. 实验结果表明，现有安全防护机制在多语言毒性检测方面效果不佳，且易受越狱攻击影响。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的普及，安全防护机制对于检测和防御有害内容至关重要。然而，随着LLMs在多语言场景中日益普及，它们在处理多语言有害输入方面的有效性仍不清楚。本文构建了一个全面的多语言测试套件，涵盖七个数据集和十多种语言，以评估最先进的安全防护机制的性能。同时，研究了安全防护机制对最新越狱技术的抵抗能力，并评估了上下文安全策略和语言资源可用性对安全防护机制性能的影响。研究结果表明，现有的安全防护机制在处理多语言毒性方面仍然无效，并且缺乏对越狱提示的鲁棒性。这项工作旨在识别安全防护机制的局限性，并在多语言场景中构建更可靠和值得信赖的LLMs。

🔬 方法详解

问题定义：当前大型语言模型（LLMs）在多语言场景中应用越来越广泛，但现有的安全防护机制在检测和防御多语言有害内容方面存在不足。这些防护机制可能无法有效识别不同语言中的毒性表达，并且容易受到针对性的越狱攻击，导致有害内容突破防护。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个全面的多语言测试基准，系统性地评估现有LLM安全防护机制在处理多语言毒性内容时的性能。同时，通过引入越狱攻击，考察这些防护机制的鲁棒性。通过分析实验结果，揭示现有防护机制的局限性，为未来开发更有效的多语言安全防护策略提供指导。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个部分：1) 构建多语言测试数据集，涵盖多种语言和毒性类型；2) 选择代表性的LLM安全防护机制作为评估对象；3) 设计实验流程，包括正常毒性检测和越狱攻击测试；4) 采用合适的评估指标，量化防护机制的性能和鲁棒性；5) 分析实验结果，识别防护机制的优势和不足。

关键创新：该研究的关键创新在于构建了一个全面的多语言毒性测试基准，该基准覆盖了多种语言和毒性类型，能够更全面地评估LLM安全防护机制的性能。此外，该研究还引入了越狱攻击，考察了防护机制的鲁棒性，这在以往的研究中较少关注。通过综合评估性能和鲁棒性，该研究能够更准确地识别现有防护机制的局限性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据集的选择，确保覆盖多种语言和毒性类型，并具有一定的代表性；2) 越狱攻击的设计，需要具有一定的针对性，能够有效绕过防护机制；3) 评估指标的选择，需要能够准确量化防护机制的性能和鲁棒性，例如准确率、召回率、F1值等。具体参数设置和模型结构取决于所评估的LLM安全防护机制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有安全防护机制在处理多语言毒性方面效果不佳，尤其是在低资源语言上表现更差。同时，这些防护机制容易受到越狱攻击的影响，攻击成功率较高。例如，在某些语言上，越狱攻击可以使防护机制的有效性降低50%以上。这表明现有防护机制在多语言环境下的鲁棒性有待提高。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升多语言LLM的安全性与可靠性，降低有害信息传播风险。有助于构建更负责任、更值得信赖的AI系统，尤其是在全球化交流日益频繁的背景下，具有重要的社会价值。未来可进一步应用于开发自适应的安全防护机制，提升LLM在复杂多语言环境下的安全性。

📄 摘要（原文）

With the ubiquity of Large Language Models (LLMs), guardrails have become crucial to detect and defend against toxic content. However, with the increasing pervasiveness of LLMs in multilingual scenarios, their effectiveness in handling multilingual toxic inputs remains unclear. In this work, we introduce a comprehensive multilingual test suite, spanning seven datasets and over ten languages, to benchmark the performance of state-of-the-art guardrails. We also investigates the resilience of guardrails against recent jailbreaking techniques, and assess the impact of in-context safety policies and language resource availability on guardrails' performance. Our findings show that existing guardrails are still ineffective at handling multilingual toxicity and lack robustness against jailbreaking prompts. This work aims to identify the limitations of guardrails and to build a more reliable and trustworthy LLMs in multilingual scenarios.