Target-driven Attack for Large Language Models

📄 arXiv: 2411.07268v2 📥 PDF

作者: Chong Zhang, Mingyu Jin, Dong Shu, Taowen Wang, Dongfang Liu, Xiaobo Jin

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-09 (更新: 2024-11-13)

备注: 12 pages, 7 figures. This work is an extension of the arXiv:2404.07234 work. We propose new methods. 27th European Conference on Artificial Intelligence 2024

DOI: 10.3233/FAIA240685

💡 一句话要点

提出目标驱动的黑盒攻击方法，提升大语言模型对抗攻击的有效性。

🎯 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: 大语言模型 黑盒攻击 对抗样本 KL散度 凸优化

📋 核心要点

  1. 现有黑盒攻击方法依赖随机和启发式策略，缺乏与攻击成功率的明确关联，难以有效提升模型鲁棒性。
  2. 论文提出目标驱动的黑盒攻击方法，通过最大化KL散度来重新定义攻击目标，并转化为凸优化问题求解。
  3. 实验结果表明，该攻击方法在多个大型语言模型和数据集上有效，验证了其对抗攻击的有效性。

📝 摘要（中文）

当前的大语言模型(LLM)为大规模面向用户的自然语言任务提供了强大的基础。许多用户可以通过用户界面轻松注入对抗性文本或指令，从而导致LLM模型安全挑战，例如语言模型无法给出正确的答案。虽然目前有大量关于黑盒攻击的研究，但这些黑盒攻击大多使用随机和启发式策略。这些策略与攻击成功率之间的关系尚不清楚，因此无法有效提高模型的鲁棒性。为了解决这个问题，我们提出了一种目标驱动的黑盒攻击方法，通过最大化干净文本和攻击文本的条件概率之间的KL散度来重新定义攻击目标。我们将距离最大化问题转化为基于攻击目标的两个凸优化问题，以求解攻击文本并估计协方差。此外，投影梯度下降算法解决了对应于攻击文本的向量。我们的目标驱动的黑盒攻击方法包括两种攻击策略：token操纵和错误信息攻击。在多个大型语言模型和数据集上的实验结果证明了我们攻击方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有黑盒攻击方法在攻击大语言模型时效率低下的问题。现有方法主要依赖随机或启发式策略生成对抗样本，缺乏明确的攻击目标，导致攻击成功率不稳定，难以有效评估和提升模型的鲁棒性。

核心思路：论文的核心思路是通过定义明确的攻击目标来指导对抗样本的生成。具体而言，论文将攻击目标定义为最大化原始文本和对抗文本在条件概率分布上的KL散度。通过最大化KL散度，可以使模型在对抗样本上的输出与原始文本的输出产生显著差异，从而达到攻击的目的。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 目标定义：使用KL散度定义攻击目标，量化原始文本和对抗文本之间的差异。2) 问题转化：将最大化KL散度的问题转化为两个凸优化问题，分别用于求解最优的对抗文本和估计协方差矩阵。3) 对抗样本生成：使用投影梯度下降算法求解凸优化问题，生成对抗样本。4) 攻击策略：提出了两种攻击策略，包括token操纵和错误信息攻击。

关键创新：论文的关键创新在于提出了目标驱动的黑盒攻击方法，将攻击目标明确定义为最大化KL散度。这种方法避免了传统黑盒攻击中随机搜索或启发式策略的盲目性，能够更有效地生成对抗样本。此外，将攻击问题转化为凸优化问题，使得可以使用高效的优化算法求解对抗样本。

关键设计：在目标函数设计上，使用了KL散度来衡量原始文本和对抗文本之间的条件概率分布差异。在优化算法选择上，使用了投影梯度下降算法，该算法能够有效地求解凸优化问题，并保证生成的对抗样本在一定的扰动范围内。在攻击策略上，提出了token操纵和错误信息攻击两种策略，分别从不同的角度生成对抗样本。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该目标驱动的黑盒攻击方法在多个大型语言模型和数据集上均表现出良好的攻击效果。相较于传统的黑盒攻击方法，该方法能够显著提高攻击成功率，并且生成的对抗样本具有更高的质量。具体的性能数据（如攻击成功率提升百分比）在论文中进行了详细的展示和分析，证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提升大语言模型的安全性。通过使用该攻击方法，可以发现模型在面对对抗性输入时的脆弱性，从而有针对性地进行防御。此外，该方法还可以用于生成对抗训练样本，提升模型的鲁棒性，使其在实际应用中更加可靠。未来，该方法可以扩展到其他类型的自然语言处理模型，并应用于更广泛的安全领域。

📄 摘要（原文）

Current large language models (LLM) provide a strong foundation for large-scale user-oriented natural language tasks. Many users can easily inject adversarial text or instructions through the user interface, thus causing LLM model security challenges like the language model not giving the correct answer. Although there is currently a large amount of research on black-box attacks, most of these black-box attacks use random and heuristic strategies. It is unclear how these strategies relate to the success rate of attacks and thus effectively improve model robustness. To solve this problem, we propose our target-driven black-box attack method to maximize the KL divergence between the conditional probabilities of the clean text and the attack text to redefine the attack's goal. We transform the distance maximization problem into two convex optimization problems based on the attack goal to solve the attack text and estimate the covariance. Furthermore, the projected gradient descent algorithm solves the vector corresponding to the attack text. Our target-driven black-box attack approach includes two attack strategies: token manipulation and misinformation attack. Experimental results on multiple Large Language Models and datasets demonstrate the effectiveness of our attack method.