Towards Safe AI Clinicians: A Comprehensive Study on Large Language Model Jailbreaking in Healthcare

📄 arXiv: 2501.18632v2 📥 PDF

作者: Hang Zhang, Qian Lou, Yanshan Wang

分类: cs.CR, cs.CL

发布日期: 2025-01-27 (更新: 2025-03-04)

💡 一句话要点

评估并防御医疗场景下大语言模型的越狱攻击，提升AI临床医生的安全性

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

关键词: 大型语言模型 医疗AI 越狱攻击 对抗攻击 安全评估 持续微调 AI安全 自动化评估

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在医疗领域的应用面临越狱攻击的挑战，可能导致有害信息的传播，威胁患者安全。
  2. 该研究提出了一种自动化的、领域自适应的评估流程，用于量化LLM在医疗场景下对越狱攻击的脆弱性。
  3. 实验表明，领先的LLM容易受到医疗越狱攻击，持续微调（CFT）可以有效防御此类攻击，但需平衡安全性和实用性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在医疗保健应用中的使用日益广泛。然而，它们在临床实践中的部署引发了重大的安全问题，包括有害信息传播的潜在风险。本研究系统地评估了七个LLM在医疗背景下，对三种高级黑盒越狱技术的脆弱性。为了量化这些技术的有效性，我们提出了一种自动化的、领域自适应的agentic评估流程。实验结果表明，领先的商业和开源LLM极易受到医疗越狱攻击。为了提高模型的安全性和可靠性，我们进一步研究了持续微调（CFT）在防御医疗对抗攻击方面的有效性。我们的研究结果强调了不断发展的攻击方法评估、领域特定的安全对齐以及LLM安全-效用平衡的必要性。这项研究为提高AI临床医生的安全性和可靠性提供了可操作的见解，有助于在医疗保健领域进行合乎伦理且有效的AI部署。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在医疗领域应用时，容易受到恶意攻击（即越狱攻击）的问题。这些攻击可能导致LLM生成有害、不准确或不适当的医疗信息，从而对患者安全构成威胁。现有方法缺乏针对医疗领域定制的、自动化的越狱攻击评估体系，难以有效评估和防御此类攻击。

核心思路：论文的核心思路是构建一个自动化的、领域自适应的评估流程，用于系统性地评估LLM在医疗场景下对越狱攻击的脆弱性。同时，探索持续微调（CFT）作为一种防御机制，以提高LLM的安全性。通过量化攻击效果和防御效果，为LLM的安全部署提供指导。

技术框架：该研究的技术框架主要包含三个部分：1) 越狱攻击方法：采用三种先进的黑盒越狱技术，用于生成对抗性提示。2) 自动化评估流程：构建一个基于agent的自动化评估流程，用于评估LLM对越狱攻击的响应。该流程能够自动判断LLM是否生成了有害或不适当的医疗信息。3) 防御机制：研究持续微调（CFT）在防御医疗对抗攻击方面的有效性。通过在包含对抗样本的数据集上对LLM进行微调，提高其鲁棒性。

关键创新：该研究的关键创新在于：1) 提出了一个领域自适应的、自动化的LLM越狱攻击评估流程，能够有效量化LLM在医疗场景下的脆弱性。2) 系统性地评估了多种LLM对医疗越狱攻击的抵抗能力，揭示了现有LLM的安全漏洞。3) 探索了持续微调（CFT）作为一种防御机制，并评估了其在提高LLM安全性和实用性方面的效果。

关键设计：在自动化评估流程中，使用了基于agent的设计，模拟医生与患者的对话场景，从而更真实地评估LLM的响应。在持续微调（CFT）中，采用了包含对抗样本的数据集，并设计了合适的损失函数，以提高LLM对对抗攻击的鲁棒性。具体参数设置和网络结构细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，领先的商业和开源LLM极易受到医疗越狱攻击。通过持续微调（CFT），可以有效防御医疗对抗攻击，但同时也可能降低LLM的实用性。研究强调了在提高LLM安全性的同时，需要平衡安全性和实用性，避免过度防御导致性能下降。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗AI系统的安全评估与加固，例如辅助诊断、药物推荐、患者咨询等应用。通过识别和修复LLM的安全漏洞，可以提高AI临床医生的可靠性和安全性，从而促进其在医疗领域的安全部署，并最终提升患者的医疗服务质量。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are increasingly utilized in healthcare applications. However, their deployment in clinical practice raises significant safety concerns, including the potential spread of harmful information. This study systematically assesses the vulnerabilities of seven LLMs to three advanced black-box jailbreaking techniques within medical contexts. To quantify the effectiveness of these techniques, we propose an automated and domain-adapted agentic evaluation pipeline. Experiment results indicate that leading commercial and open-source LLMs are highly vulnerable to medical jailbreaking attacks. To bolster model safety and reliability, we further investigate the effectiveness of Continual Fine-Tuning (CFT) in defending against medical adversarial attacks. Our findings underscore the necessity for evolving attack methods evaluation, domain-specific safety alignment, and LLM safety-utility balancing. This research offers actionable insights for advancing the safety and reliability of AI clinicians, contributing to ethical and effective AI deployment in healthcare.