xJailbreak: Representation Space Guided Reinforcement Learning for Interpretable LLM Jailbreaking

📄 arXiv: 2501.16727v2 📥 PDF

作者: Sunbowen Lee, Shiwen Ni, Chi Wei, Shuaimin Li, Liyang Fan, Ahmadreza Argha, Hamid Alinejad-Rokny, Ruifeng Xu, Yicheng Gong, Min Yang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-01-28 (更新: 2025-01-30)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出xJailbreak，利用表征空间引导强化学习实现可解释的LLM越狱攻击

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 黑盒攻击 越狱攻击 强化学习 表征学习

📋 核心要点

  1. 现有黑盒越狱方法，如遗传算法，因随机性导致效果不佳；基于强化学习的方法则缺乏鲁棒的奖励信号。
  2. 提出xJailbreak，利用强化学习优化提示生成，通过分析良性和恶意提示的嵌入相似性来提升攻击效果。
  3. 实验表明，xJailbreak在多个LLM上达到SOTA性能，包括Qwen2.5-7B-Instruct、Llama3.1-8B-Instruct和GPT-4o-0806。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的安全对齐机制对于防止生成有害或不道德的内容至关重要。然而，精心设计的提示可以在不访问模型内部参数的情况下绕过这些安全措施，这种现象被称为黑盒越狱。现有的启发式黑盒攻击方法（如遗传算法）由于其固有的随机性而效果有限，而最近基于强化学习（RL）的方法通常缺乏鲁棒且信息丰富的奖励信号。为了解决这些挑战，我们提出了一种新的黑盒越狱方法，该方法利用RL，通过分析良性和恶意提示之间的嵌入相似性来优化提示生成。这种方法确保重写的提示与原始提示的意图紧密对齐，同时提高攻击的有效性。此外，我们引入了一个全面的越狱评估框架，结合了关键词、意图匹配和答案验证，以提供更严格和全面的越狱成功评估。实验结果表明了我们方法的优越性，在包括Qwen2.5-7B-Instruct、Llama3.1-8B-Instruct和GPT-4o-0806在内的几个著名的开源和闭源LLM上实现了最先进（SOTA）的性能。我们的方法为越狱攻击的有效性树立了新的基准，突出了LLM中潜在的漏洞。该工作的代码库可在https://github.com/Aegis1863/xJailbreak获得。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）的黑盒越狱问题。现有方法，如遗传算法，由于其随机性，攻击效率低下。而基于强化学习的方法，往往缺乏鲁棒且信息量大的奖励信号，难以有效引导提示的生成，从而绕过LLM的安全对齐机制。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习，并结合表征空间的信息来指导提示的生成。通过分析良性和恶意提示在嵌入空间中的相似性，优化生成的提示，使其既能保持原始意图，又能有效地绕过LLM的安全防御。这种方法旨在克服现有方法的随机性和奖励信号不足的问题。

技术框架：xJailbreak的整体框架包含以下几个主要模块：1) 提示生成器：使用强化学习算法生成新的提示。2) 表征空间分析器：计算良性和恶意提示的嵌入向量，并分析它们之间的相似性。3) 奖励函数设计：基于表征空间的相似性，设计奖励函数，引导强化学习算法优化提示生成。4) 越狱评估框架：使用关键词、意图匹配和答案验证等指标，综合评估越狱攻击的成功率。

关键创新：该论文的关键创新在于将表征空间的信息融入到强化学习的奖励函数中。通过分析良性和恶意提示的嵌入相似性，可以更准确地评估提示的攻击性，从而更有效地引导强化学习算法优化提示生成。与传统的基于规则或启发式的奖励函数相比，这种方法更加鲁棒和有效。

关键设计：在奖励函数设计方面，论文可能使用了余弦相似度等指标来衡量良性和恶意提示在嵌入空间中的相似性。此外，可能还使用了正则化项来约束生成的提示，使其与原始提示的意图保持一致。具体的强化学习算法选择和参数设置（如学习率、折扣因子等）需要在代码库中进一步分析。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

xJailbreak在多个主流LLM上实现了SOTA的越狱攻击性能，包括Qwen2.5-7B-Instruct、Llama3.1-8B-Instruct和GPT-4o-0806。实验结果表明，该方法能够有效地绕过这些模型的安全对齐机制，突显了LLM在安全性方面仍然存在潜在的风险。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提升大型语言模型的安全性。通过xJailbreak，可以发现LLM中潜在的安全漏洞，并为开发更有效的防御机制提供指导。此外，该方法还可以用于生成对抗样本，以提高LLM的鲁棒性。

📄 摘要（原文）

Safety alignment mechanism are essential for preventing large language models (LLMs) from generating harmful information or unethical content. However, cleverly crafted prompts can bypass these safety measures without accessing the model's internal parameters, a phenomenon known as black-box jailbreak. Existing heuristic black-box attack methods, such as genetic algorithms, suffer from limited effectiveness due to their inherent randomness, while recent reinforcement learning (RL) based methods often lack robust and informative reward signals. To address these challenges, we propose a novel black-box jailbreak method leveraging RL, which optimizes prompt generation by analyzing the embedding proximity between benign and malicious prompts. This approach ensures that the rewritten prompts closely align with the intent of the original prompts while enhancing the attack's effectiveness. Furthermore, we introduce a comprehensive jailbreak evaluation framework incorporating keywords, intent matching, and answer validation to provide a more rigorous and holistic assessment of jailbreak success. Experimental results show the superiority of our approach, achieving state-of-the-art (SOTA) performance on several prominent open and closed-source LLMs, including Qwen2.5-7B-Instruct, Llama3.1-8B-Instruct, and GPT-4o-0806. Our method sets a new benchmark in jailbreak attack effectiveness, highlighting potential vulnerabilities in LLMs. The codebase for this work is available at https://github.com/Aegis1863/xJailbreak.