Jailbreaking with Universal Multi-Prompts

📄 arXiv: 2502.01154v1 📥 PDF

作者: Yu-Ling Hsu, Hsuan Su, Shang-Tse Chen

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CR, cs.LG

发布日期: 2025-02-03

备注: Accepted by NAACL Findings 2025

💡 一句话要点

提出JUMP：一种利用通用多提示词破解大型语言模型的方法

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

关键词: 大型语言模型 越狱攻击 通用提示词 对抗性攻击 安全性评估

📋 核心要点

  1. 现有破解LLM的方法通常针对特定案例优化对抗性输入，计算成本高昂，缺乏通用性。
  2. JUMP方法通过设计通用多提示词，能够有效破解LLM，并可迁移到未见过的任务中。
  3. 实验结果表明，JUMP在破解LLM方面优于现有技术，并且提出了相应的防御方法DUMP。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）发展迅速，彻底改变了各种应用，并显著提高了便利性和生产力。然而，伴随着其令人印象深刻的能力，伦理问题和新型攻击（如越狱攻击）也随之出现。虽然大多数提示技术侧重于优化针对个体案例的对抗性输入，导致处理大型数据集时计算成本较高。但较少的研究关注于训练一种可以迁移到未见任务的通用攻击者。在本文中，我们介绍了一种基于提示的方法JUMP，旨在利用通用多提示词来破解LLM。我们还调整了我们的方法用于防御，我们称之为DUMP。实验结果表明，我们优化通用多提示词的方法优于现有技术。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）的越狱攻击问题。现有的越狱攻击方法通常是针对特定目标LLM和特定攻击场景设计的，缺乏通用性，并且在处理大规模数据集时计算成本很高。因此，需要一种能够泛化到不同LLM和不同任务的通用攻击方法。

核心思路：论文的核心思路是训练一组通用的多提示词，这些提示词能够有效地诱导LLM生成有害或不期望的输出，而无需针对特定LLM或任务进行微调。通过优化这些通用提示词，可以实现对LLM的越狱攻击，并且可以迁移到未见过的任务中。

技术框架：JUMP方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 初始化一组多提示词；2) 使用这些提示词对目标LLM进行攻击，并根据LLM的输出计算损失；3) 使用梯度下降等优化算法更新提示词，使其更有效地诱导LLM生成有害输出；4) 重复步骤2和3，直到提示词收敛或达到预定的迭代次数。同时，论文还提出了防御方法DUMP，通过对抗训练的方式，使LLM对JUMP生成的提示词具有更强的鲁棒性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了通用多提示词的概念，并设计了一种优化算法来生成这些提示词。与现有的越狱攻击方法相比，JUMP方法具有更强的通用性和更高的效率，可以有效地攻击各种LLM，并且可以迁移到未见过的任务中。

关键设计：JUMP方法的关键设计包括：1) 多提示词的初始化方式，例如可以使用随机初始化或基于现有提示词进行微调；2) 损失函数的选择，例如可以使用交叉熵损失或基于奖励的损失函数；3) 优化算法的选择，例如可以使用Adam或SGD等优化算法；4) 对抗训练的策略，例如可以使用最小最大化策略或基于梯度的策略。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，JUMP方法在破解LLM方面优于现有技术。具体来说，JUMP方法能够以更高的成功率诱导LLM生成有害输出，并且可以迁移到未见过的任务中。此外，DUMP方法能够有效地提高LLM对JUMP生成的提示词的鲁棒性，从而降低LLM被攻击的风险。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提高大型语言模型的安全性。通过使用JUMP方法，可以发现LLM中存在的潜在漏洞，并为开发更安全的LLM提供指导。此外，DUMP方法可以用于提高LLM对恶意攻击的防御能力，从而减少LLM被滥用的风险。该研究对于构建安全可靠的人工智能系统具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have seen rapid development in recent years, revolutionizing various applications and significantly enhancing convenience and productivity. However, alongside their impressive capabilities, ethical concerns and new types of attacks, such as jailbreaking, have emerged. While most prompting techniques focus on optimizing adversarial inputs for individual cases, resulting in higher computational costs when dealing with large datasets. Less research has addressed the more general setting of training a universal attacker that can transfer to unseen tasks. In this paper, we introduce JUMP, a prompt-based method designed to jailbreak LLMs using universal multi-prompts. We also adapt our approach for defense, which we term DUMP. Experimental results demonstrate that our method for optimizing universal multi-prompts outperforms existing techniques.