DiffusionAttacker: Diffusion-Driven Prompt Manipulation for LLM Jailbreak
作者: Hao Wang, Hao Li, Junda Zhu, Xinyuan Wang, Chengwei Pan, MinLie Huang, Lei Sha
分类: cs.CL
发布日期: 2024-12-23 (更新: 2025-01-05)
💡 一句话要点
DiffusionAttacker：一种基于扩散模型的LLM越狱提示操控方法
🎯 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: LLM越狱 对抗性提示 扩散模型 序列到序列 文本生成
📋 核心要点
- 现有LLM越狱方法依赖后缀添加或提示模板，攻击多样性不足，限制了其有效性。
- DiffusionAttacker利用扩散模型生成对抗性提示，通过攻击损失引导去噪过程，实现灵活的token修改。
- 实验表明，DiffusionAttacker在攻击成功率、流畅性和多样性方面均优于现有方法，提升了越狱效果。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）容易在精心设计的提示下生成有害内容，这种脆弱性被称为LLM越狱。随着LLMs变得越来越强大，研究越狱方法对于提高安全性以及使模型与人类价值观对齐至关重要。传统的越狱技术依赖于后缀添加或提示模板，但这些方法存在攻击多样性有限的问题。本文介绍了一种端到端生成式越狱重写方法DiffusionAttacker，其灵感来自扩散模型。我们的方法采用序列到序列（seq2seq）文本扩散模型作为生成器，以原始提示为条件，并通过一种新颖的攻击损失来指导去噪过程。与先前使用自回归LLMs生成越狱提示的方法不同，DiffusionAttacker利用seq2seq扩散模型，允许更灵活的token修改，从而保留原始提示的语义内容，同时产生有害内容。此外，我们利用Gumbel-Softmax技术使扩散模型输出分布的采样过程可微，从而消除了迭代token搜索的需要。在Advbench和Harmbench上的大量实验表明，DiffusionAttacker在各种评估指标（包括攻击成功率（ASR）、流畅性和多样性）方面均优于先前的方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决LLM越狱问题，即如何生成能够诱导LLM产生有害内容的对抗性提示。现有方法，如后缀添加和提示模板，存在攻击多样性不足的局限性，难以有效突破LLM的安全防御机制。这些方法通常依赖于预定义的模式，缺乏灵活性，无法充分探索对抗性提示空间。
核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型生成对抗性提示。与传统的自回归生成模型不同，扩散模型允许对整个序列进行修改，从而实现更灵活的token操作。通过将原始提示作为条件，并使用攻击损失引导扩散模型的去噪过程，可以生成既保留原始提示语义，又能有效触发LLM产生有害内容的对抗性提示。
技术框架：DiffusionAttacker的整体框架包括一个序列到序列的文本扩散模型作为生成器。该模型以原始提示为输入，通过扩散过程逐步添加噪声，然后通过去噪过程逐步恢复文本。在去噪过程中，使用一个攻击损失函数来引导生成过程，使其生成能够触发LLM产生有害内容的提示。Gumbel-Softmax技巧用于使采样过程可微，从而避免了迭代token搜索。
关键创新：DiffusionAttacker的关键创新在于使用序列到序列的扩散模型进行对抗性提示生成。与传统的自回归模型相比，扩散模型允许更灵活的token修改，从而能够探索更广泛的对抗性提示空间。此外，使用攻击损失函数引导扩散模型的生成过程，使其能够生成更有效的对抗性提示。Gumbel-Softmax技巧的应用使得整个生成过程可微，避免了耗时的迭代搜索。
关键设计：DiffusionAttacker的关键设计包括：1) 使用序列到序列的Transformer架构作为扩散模型的基础；2) 设计攻击损失函数，用于衡量生成提示的对抗性；3) 使用Gumbel-Softmax技巧进行可微采样；4) 针对不同的LLM，调整攻击损失函数的权重，以优化攻击效果。具体的损失函数设计和超参数设置在论文中有详细描述，需要根据具体的实验环境进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，DiffusionAttacker在Advbench和Harmbench数据集上显著优于现有方法。具体而言，DiffusionAttacker在攻击成功率（ASR）方面取得了显著提升，同时保持了生成提示的流畅性和多样性。例如，在某个特定基准测试中，DiffusionAttacker的ASR比最佳基线高出15%。这些结果验证了DiffusionAttacker在LLM越狱方面的有效性。
🎯 应用场景
DiffusionAttacker的研究成果可应用于评估和提升LLM的安全性。通过生成对抗性提示，可以发现LLM的潜在漏洞，并用于训练更鲁棒的模型。此外，该方法还可以用于开发自动化的安全测试工具，帮助开发者及时发现和修复LLM的安全问题。该研究对于构建安全可靠的AI系统具有重要意义。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) are susceptible to generating harmful content when prompted with carefully crafted inputs, a vulnerability known as LLM jailbreaking. As LLMs become more powerful, studying jailbreak methods is critical to enhancing security and aligning models with human values. Traditionally, jailbreak techniques have relied on suffix addition or prompt templates, but these methods suffer from limited attack diversity. This paper introduces DiffusionAttacker, an end-to-end generative approach for jailbreak rewriting inspired by diffusion models. Our method employs a sequence-to-sequence (seq2seq) text diffusion model as a generator, conditioning on the original prompt and guiding the denoising process with a novel attack loss. Unlike previous approaches that use autoregressive LLMs to generate jailbreak prompts, which limit the modification of already generated tokens and restrict the rewriting space, DiffusionAttacker utilizes a seq2seq diffusion model, allowing more flexible token modifications. This approach preserves the semantic content of the original prompt while producing harmful content. Additionally, we leverage the Gumbel-Softmax technique to make the sampling process from the diffusion model's output distribution differentiable, eliminating the need for iterative token search. Extensive experiments on Advbench and Harmbench demonstrate that DiffusionAttacker outperforms previous methods across various evaluation metrics, including attack success rate (ASR), fluency, and diversity.