Shaping the Safety Boundaries: Understanding and Defending Against Jailbreaks in Large Language Models

📄 arXiv: 2412.17034v2 📥 PDF

作者: Lang Gao, Jiahui Geng, Xiangliang Zhang, Preslav Nakov, Xiuying Chen

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-22 (更新: 2025-05-21)

备注: 17 pages, 9 figures

💡 一句话要点

提出激活边界防御(ABD)以抵御大语言模型中的越狱攻击

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

关键词: 大语言模型 越狱攻击 安全边界 激活边界防御 贝叶斯优化

📋 核心要点

  1. 现有方法对LLM越狱攻击的理解不足，难以开发有效的防御策略，需要深入分析越狱攻击的原理。
  2. 论文提出激活边界防御(ABD)，通过约束激活值在安全边界内，降低LLM对有害信息的敏感度，从而防御越狱攻击。
  3. 实验表明，ABD对多种越狱攻击的防御成功率超过98%，且对模型通用能力影响小于2%，效果显著。

📝 摘要（中文）

大语言模型(LLM)中的越狱攻击是一个主要的安全问题，因为它可能欺骗LLM生成有害文本。然而，我们对越狱攻击的工作原理的理解仍然不足，这使得开发有效的防御策略变得困难。我们的目标是深入了解这个问题：我们对七种不同的越狱方法进行了详细的大规模分析，发现这些分歧源于观察样本不足。特别地，我们引入了 extit{安全边界}的概念，并且发现越狱攻击将有害激活转移到安全边界之外，在那里LLM对有害信息不太敏感。我们还发现，浅层和中间层在这些转移中至关重要，而更深层的影响较小。基于这些见解，我们提出了一种名为 extbf{激活边界防御}(ABD)的新型防御方法，该方法自适应地将激活限制在安全边界内。我们进一步使用贝叶斯优化来选择性地将防御方法应用于浅层和中间层。我们在多个基准测试上的实验表明，ABD对各种形式的越狱攻击实现了超过98%的平均DSR，并且对模型的一般能力的影响小于2%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）中越狱攻击的安全问题。现有的防御方法通常缺乏对越狱攻击内在机制的深入理解，导致防御效果不佳，容易被绕过。此外，现有方法往往会对LLM的通用能力产生较大影响。

核心思路：论文的核心思路是引入“安全边界”的概念，认为越狱攻击会将有害激活转移到安全边界之外，使得LLM对有害信息不敏感。因此，通过将激活值约束在安全边界内，可以有效防御越狱攻击，同时尽量减少对模型通用能力的损害。

技术框架：论文提出的激活边界防御（ABD）主要包含以下几个阶段：1) 越狱攻击分析：通过大规模实验分析不同越狱攻击方法，确定安全边界；2) 激活值约束：自适应地将LLM的激活值约束在安全边界内；3) 层选择：利用贝叶斯优化选择需要进行激活值约束的层，重点关注浅层和中间层，减少对深层的影响。

关键创新：论文最重要的创新点在于提出了“安全边界”的概念，并基于此设计了激活边界防御（ABD）方法。与现有方法相比，ABD更加关注越狱攻击的内在机制，通过约束激活值而非直接修改输入或输出，实现了更有效的防御，同时对模型通用能力的影响更小。

关键设计：ABD的关键设计包括：1) 安全边界的确定：通过分析大量正常和越狱攻击样本的激活值分布来确定安全边界；2) 激活值约束方式：采用自适应的约束方式，根据激活值与安全边界的距离来调整约束强度；3) 层选择策略：使用贝叶斯优化来选择需要进行激活值约束的层，以最小化对模型通用能力的影响。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的激活边界防御（ABD）方法在多个基准测试中，对各种形式的越狱攻击实现了超过98%的平均防御成功率（DSR）。同时，ABD对模型的一般能力的影响小于2%，表明该方法能够在有效防御越狱攻击的同时，保持模型的通用性能。这些结果验证了ABD的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大语言模型的安全性，防止其被恶意利用生成有害信息。例如，可以部署在聊天机器人、内容生成平台等应用中，过滤掉潜在的越狱攻击，保护用户免受不良信息的影响。未来，该技术有望成为LLM安全防护的重要组成部分，促进LLM技术的健康发展。

📄 摘要（原文）

Jailbreaking in Large Language Models (LLMs) is a major security concern as it can deceive LLMs to generate harmful text. Yet, there is still insufficient understanding of how jailbreaking works, which makes it hard to develop effective defense strategies. We aim to shed more light into this issue: we conduct a detailed large-scale analysis of seven different jailbreak methods and find that these disagreements stem from insufficient observation samples. In particular, we introduce \textit{safety boundary}, and we find that jailbreaks shift harmful activations outside that safety boundary, where LLMs are less sensitive to harmful information. We also find that the low and the middle layers are critical in such shifts, while deeper layers have less impact. Leveraging on these insights, we propose a novel defense called \textbf{Activation Boundary Defense} (ABD), which adaptively constrains the activations within the safety boundary. We further use Bayesian optimization to selectively apply the defense method to the low and the middle layers. Our experiments on several benchmarks show that ABD achieves an average DSR of over 98\% against various forms of jailbreak attacks, with less than 2\% impact on the model's general capabilities.