Robustness of Large Language Models Against Adversarial Attacks

📄 arXiv: 2412.17011v1 📥 PDF

作者: Yiyi Tao, Yixian Shen, Hang Zhang, Yanxin Shen, Lun Wang, Chuanqi Shi, Shaoshuai Du

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-22

💡 一句话要点

评估GPT系列LLM在对抗攻击下的鲁棒性，揭示其脆弱性并强调改进需求

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

关键词: 大型语言模型 对抗攻击 鲁棒性评估 字符级攻击 越狱提示

📋 核心要点

  1. 大型语言模型日益广泛的应用，对其鲁棒性进行严格评估至关重要，尤其是在对抗攻击面前。
  2. 本文通过字符级文本攻击和越狱提示两种方法，评估GPT系列LLM在情感分类和安全性方面的鲁棒性。
  3. 实验结果揭示了GPT系列LLM在对抗攻击下的脆弱性差异，强调了改进对抗训练和安全机制的必要性。

📝 摘要（中文）

本文全面研究了GPT系列大型语言模型（LLM）在对抗攻击下的鲁棒性。我们采用两种不同的评估方法来评估其抗攻击能力。第一种方法是在输入提示中引入字符级文本攻击，并在三个情感分类数据集（StanfordNLP/IMDB、Yelp Reviews和SST-2）上测试模型。第二种方法是使用越狱提示来挑战LLM的安全机制。实验结果表明，这些模型的鲁棒性存在显著差异，表明它们对字符级和语义级对抗攻击的脆弱程度各不相同。这些发现强调了需要改进对抗训练和增强安全机制，以提高LLM的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在评估大型语言模型（LLM）在面对对抗攻击时的鲁棒性。现有LLM虽然在各种任务中表现出色，但容易受到对抗性攻击的影响，例如输入中的微小扰动可能导致模型产生错误或有害的输出。这种脆弱性限制了LLM在安全关键型应用中的部署。

核心思路：本文的核心思路是通过设计和实施两种不同类型的对抗攻击来评估LLM的鲁棒性：字符级文本攻击和越狱提示。字符级攻击旨在通过在输入文本中引入细微的字符级扰动来评估模型对输入噪声的敏感性。越狱提示旨在绕过LLM的安全机制，诱导模型生成有害或不当的内容。通过这两种攻击方式，可以全面评估LLM在不同层面的鲁棒性。

技术框架：本文的评估框架包含以下几个主要步骤：1) 选择GPT系列LLM作为评估对象；2) 设计字符级文本攻击方法，包括字符替换、插入和删除等；3) 选择情感分类数据集（StanfordNLP/IMDB、Yelp Reviews和SST-2）作为评估任务；4) 设计越狱提示，旨在绕过LLM的安全机制；5) 使用对抗性输入提示LLM，并记录模型的输出；6) 分析模型的输出，评估其在对抗攻击下的性能。

关键创新：本文的关键创新在于同时采用了字符级文本攻击和越狱提示两种不同的对抗攻击方法，从而更全面地评估了LLM的鲁棒性。此外，本文还针对GPT系列LLM的特性设计了特定的越狱提示，从而更有效地挑战了模型的安全机制。

关键设计：在字符级文本攻击中，本文采用了随机替换、插入和删除等方法，并控制了扰动的比例，以确保攻击的隐蔽性。在越狱提示的设计中，本文采用了多种策略，例如角色扮演、逻辑推理和上下文引导等，以诱导LLM生成有害内容。此外，本文还仔细选择了评估数据集，以确保评估结果的可靠性和代表性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT系列LLM在字符级文本攻击和越狱提示下均表现出不同程度的脆弱性。例如，在情感分类任务中，字符级扰动导致模型准确率显著下降。此外，特定的越狱提示成功绕过了LLM的安全机制，诱导模型生成了有害内容。这些结果表明，现有的LLM在对抗攻击下的鲁棒性仍有待提高。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型语言模型在各种场景下的安全性与可靠性，例如智能客服、内容生成、代码生成等。通过对抗训练和安全机制的增强，可以有效防御恶意攻击，防止模型产生有害或不当的输出，从而保障用户权益，促进LLM技术的健康发展。未来的研究可以探索更有效的对抗训练方法和更强大的安全机制。

📄 摘要（原文）

The increasing deployment of Large Language Models (LLMs) in various applications necessitates a rigorous evaluation of their robustness against adversarial attacks. In this paper, we present a comprehensive study on the robustness of GPT LLM family. We employ two distinct evaluation methods to assess their resilience. The first method introduce character-level text attack in input prompts, testing the models on three sentiment classification datasets: StanfordNLP/IMDB, Yelp Reviews, and SST-2. The second method involves using jailbreak prompts to challenge the safety mechanisms of the LLMs. Our experiments reveal significant variations in the robustness of these models, demonstrating their varying degrees of vulnerability to both character-level and semantic-level adversarial attacks. These findings underscore the necessity for improved adversarial training and enhanced safety mechanisms to bolster the robustness of LLMs.