Safeguarding Large Language Models in Real-time with Tunable Safety-Performance Trade-offs

📄 arXiv: 2501.02018v1 📥 PDF

作者: Joao Fonseca, Andrew Bell, Julia Stoyanovich

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CR, cs.LG

发布日期: 2025-01-02

💡 一句话要点

SafeNudge：一种可调安全-性能权衡的LLM实时安全防护方法

🎯 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 越狱攻击防御 实时安全防护 受控文本生成 安全-性能权衡

📋 核心要点

  1. 大型语言模型面临越狱攻击威胁，现有安全防护方法通常导致推理速度降低和语义流畅性下降。
  2. SafeNudge结合受控文本生成和文本干预，在越狱攻击期间引导LLM产生安全响应，实现安全防护。
  3. SafeNudge能有效减少越狱攻击成功率，同时对推理延迟和语义流畅性影响极小，并支持安全-性能权衡调整。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）容易受到越狱攻击，即利用对抗性攻击诱导模型产生高风险行为。网络犯罪分子和黑帽行为者已经利用越狱攻击造成重大危害，因此保护广泛部署的模型至关重要。包括微调模型或让LLM“自我反思”在内的安全防护方法可能会延长模型的推理时间，产生计算代价，降低输出的语义流畅性，并限制“正常”模型行为。重要的是，这些安全-性能权衡（SPT）仍然是一个未被充分研究的领域。在这项工作中，我们介绍了一种名为SafeNudge的新型安全防护方法，它将受控文本生成与“助推”相结合，即使用文本干预来改变模型的行为。SafeNudge在执行越狱攻击时触发，通过引导LLM产生安全响应，可以将成功的越狱尝试减少30%。它为推理增加了最小的延迟，并且对输出的语义流畅性影响可忽略不计。此外，我们允许可调的SPT。SafeNudge是开源的，可通过https://pypi.org/获得，并且与使用Hugging Face“transformers”库加载的模型兼容。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）容易受到越狱攻击的问题。现有的安全防护方法，如微调或自我反思，通常会带来安全性和性能之间的权衡，例如增加推理时间、降低语义流畅性以及限制模型的正常行为。这些权衡关系缺乏深入研究和有效控制。

核心思路：SafeNudge的核心思路是在LLM生成文本的过程中，通过“助推”的方式，即使用文本干预来引导模型产生更安全的回应。这种方法旨在在不显著影响模型性能（如推理速度和语义流畅性）的前提下，有效降低越狱攻击的成功率。

技术框架：SafeNudge的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 监控LLM的文本生成过程，检测是否存在越狱攻击的迹象。2) 当检测到越狱攻击时，触发SafeNudge机制。3) SafeNudge使用受控文本生成技术，生成一段“助推”文本，该文本旨在引导LLM产生安全的回应。4) 将“助推”文本插入到LLM的输入中，影响其后续的文本生成过程。5) 持续监控和调整“助推”文本，以实现最佳的安全-性能权衡。

关键创新：SafeNudge的关键创新在于其“助推”机制，它能够在LLM的文本生成过程中实时干预，而无需对模型进行大规模的重新训练或修改。这种方法能够以较低的计算成本和较小的性能损失，有效地提高LLM的安全性。此外，SafeNudge还允许用户根据实际需求，调整安全性和性能之间的权衡。

关键设计：SafeNudge的关键设计包括：1) 如何有效地检测越狱攻击的迹象。2) 如何生成有效的“助推”文本，既能引导LLM产生安全的回应，又不会显著影响其语义流畅性。3) 如何平衡安全性和性能之间的权衡，例如，调整“助推”文本的强度和频率。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能没有详细描述，需要进一步查阅论文原文或相关代码。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

SafeNudge在实验中成功将越狱攻击的成功率降低了30%，同时对推理延迟的影响极小，并且对输出的语义流畅性影响可忽略不计。该方法具有良好的安全-性能权衡，并且是开源的，易于集成到现有的LLM应用中。

🎯 应用场景

SafeNudge可应用于各种需要部署大型语言模型的场景，例如聊天机器人、智能助手、内容生成平台等。通过实时防护，降低模型被恶意利用的风险，保障用户安全和平台稳定。该研究有助于推动LLM安全防护技术的发展，促进LLM在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have been shown to be susceptible to jailbreak attacks, or adversarial attacks used to illicit high risk behavior from a model. Jailbreaks have been exploited by cybercriminals and blackhat actors to cause significant harm, highlighting the critical need to safeguard widely-deployed models. Safeguarding approaches, which include fine-tuning models or having LLMs "self-reflect", may lengthen the inference time of a model, incur a computational penalty, reduce the semantic fluency of an output, and restrict ``normal'' model behavior. Importantly, these Safety-Performance Trade-offs (SPTs) remain an understudied area. In this work, we introduce a novel safeguard, called SafeNudge, that combines Controlled Text Generation with "nudging", or using text interventions to change the behavior of a model. SafeNudge triggers during text-generation while a jailbreak attack is being executed, and can reduce successful jailbreak attempts by 30% by guiding the LLM towards a safe responses. It adds minimal latency to inference and has a negligible impact on the semantic fluency of outputs. Further, we allow for tunable SPTs. SafeNudge is open-source and available through https://pypi.org/, and is compatible with models loaded with the Hugging Face "transformers" library.