Shh, don't say that! Domain Certification in LLMs

📄 arXiv: 2502.19320v2 📥 PDF

作者: Cornelius Emde, Alasdair Paren, Preetham Arvind, Maxime Kayser, Tom Rainforth, Thomas Lukasiewicz, Bernard Ghanem, Philip H. S. Torr, Adel Bibi

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CR, cs.LG, stat.ML

发布日期: 2025-02-26 (更新: 2025-03-06)

备注: 10 pages, includes appendix Published in International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025

期刊: International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025

💡 一句话要点

提出VALID方法，为LLM在特定领域应用中提供输出域认证，保障模型安全性。

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

关键词: 大型语言模型 领域认证 对抗攻击 安全性 可靠性

📋 核心要点

  1. LLM在特定领域应用中面临输出越界风险，可能导致安全问题。
  2. 提出VALID方法，通过对抗性边界提供领域认证，保证输出在预定范围内。
  3. 实验表明VALID能有效限制越界概率，同时尽量减少拒绝回答的情况。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）通常被部署来执行具有约束的任务，应用于狭窄的领域。例如，客户支持机器人可以构建在LLMs之上，依靠其广泛的语言理解和能力来提高性能。然而，这些LLMs容易受到对抗攻击的影响，可能生成超出预期领域的输出。为了形式化、评估和减轻这种风险，我们引入了领域认证；这是一种保证，能够准确地描述语言模型的越界行为。然后，我们提出了一种简单而有效的方法，我们称之为VALID，它提供对抗性边界作为证书。最后，我们在一组不同的数据集上评估了我们的方法，证明它产生了有意义的证书，这些证书以最小的拒绝行为惩罚紧密地限制了越界样本的概率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在特定领域应用时，可能生成超出预定领域范围的输出的问题。现有的LLM虽然具有强大的语言能力，但缺乏对输出内容进行有效约束的机制，容易受到对抗攻击的影响，导致输出不可控，存在安全隐患。

核心思路：论文的核心思路是为LLM的输出提供领域认证，即保证输出属于预定领域的概率。通过计算一个对抗性边界，作为模型输出的证书，从而量化模型输出的可靠性。VALID方法旨在提供一种简单而有效的方式来计算这个边界，从而保证模型在实际应用中的安全性。

技术框架：VALID方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1. 定义领域：明确LLM应该输出的领域范围。2. 对抗样本生成：生成可能导致LLM输出越界的对抗样本。3. 边界计算：基于对抗样本，计算LLM输出属于预定领域的概率的下界，作为领域认证的证书。4. 评估：评估证书的有效性，即证书能否准确地反映LLM的越界行为。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了领域认证的概念，并提供了一种简单有效的VALID方法来实现领域认证。与传统的LLM应用方法不同，VALID方法不仅关注模型的性能，更关注模型的安全性，通过提供领域认证，保证模型输出的可控性。

关键设计：VALID方法的关键设计包括：1. 对抗样本生成策略：如何有效地生成能够导致LLM输出越界的对抗样本。2. 边界计算方法：如何准确地计算LLM输出属于预定领域的概率的下界。3. 证书评估指标：如何评估证书的有效性，例如，证书的紧密程度和拒绝行为的惩罚。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，VALID方法能够生成有意义的证书，有效地限制LLM输出越界概率，同时对拒绝回答行为的惩罚较小。在多个数据集上的评估结果表明，VALID方法在保证模型安全性的同时，能够保持较好的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要LLM在特定领域内安全可靠运行的场景，例如：客户服务机器人、医疗诊断助手、金融风险评估系统等。通过领域认证，可以有效降低LLM输出越界带来的风险，提高系统的安全性和可靠性，促进LLM在关键领域的应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are often deployed to perform constrained tasks, with narrow domains. For example, customer support bots can be built on top of LLMs, relying on their broad language understanding and capabilities to enhance performance. However, these LLMs are adversarially susceptible, potentially generating outputs outside the intended domain. To formalize, assess, and mitigate this risk, we introduce domain certification; a guarantee that accurately characterizes the out-of-domain behavior of language models. We then propose a simple yet effective approach, which we call VALID that provides adversarial bounds as a certificate. Finally, we evaluate our method across a diverse set of datasets, demonstrating that it yields meaningful certificates, which bound the probability of out-of-domain samples tightly with minimum penalty to refusal behavior.