Battling Misinformation: An Empirical Study on Adversarial Factuality in Open-Source Large Language Models

📄 arXiv: 2503.10690v1 📥 PDF

作者: Shahnewaz Karim Sakib, Anindya Bijoy Das, Shibbir Ahmed

分类: cs.CL, cs.CR

发布日期: 2025-03-12

💡 一句话要点

研究表明，开源大语言模型在对抗性事实性攻击下的鲁棒性差异显著

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

关键词: 大语言模型 对抗性攻击 事实性 开源模型 鲁棒性评估

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型容易受到对抗性攻击，攻击者通过注入错误信息来误导模型，影响其输出的可靠性。
  2. 该研究通过系统评估不同开源LLM在不同置信度对抗性攻击下的表现，揭示了模型在对抗事实性方面的脆弱性。
  3. 实验结果表明，不同模型对对抗性攻击的鲁棒性差异显著，且攻击成功率与目标信息的流行程度相关。

📝 摘要（中文）

本研究系统性地评估了多个开源大语言模型（LLMs）在面对对抗性输入时的表现。对抗性事实性指的是攻击者通过在输入提示中故意插入错误信息，并赋予不同程度的置信度。研究考虑了三种对抗置信度：强置信度、中等置信度和有限置信度。分析涵盖了八个LLMs：LLaMA 3.1 (8B)、Phi 3 (3.8B)、Qwen 2.5 (7B)、Deepseek-v2 (16B)、Gemma2 (9B)、Falcon (7B)、Mistrallite (7B)和LLaVA (7B)。实验结果表明，LLaMA 3.1 (8B)在检测对抗性输入方面表现出强大的能力，而Falcon (7B)的性能相对较低。值得注意的是，对于大多数模型，检测成功率随着对抗者置信度的降低而提高；然而，对于LLaMA 3.1 (8B)和Phi 3 (3.8B)，这种趋势是相反的，对抗置信度的降低导致检测性能下降。进一步分析表明，当目标信息不常见或较为模糊时，对抗性攻击更为有效。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究开源大语言模型在面对对抗性事实性攻击时的脆弱性。现有方法缺乏对LLM在不同置信度对抗性输入下的系统性评估，难以有效衡量模型的鲁棒性。

核心思路：核心思路是通过构造不同置信度的对抗性输入，并评估LLM对这些输入的检测能力，从而量化模型在对抗性环境下的表现。通过分析不同模型的表现差异，揭示模型在处理错误信息时的潜在弱点。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1）选择多个开源LLM作为评估对象；2）构建包含错误信息的对抗性输入，并设置不同的置信度级别；3）将对抗性输入输入到LLM中，并记录模型的输出；4）分析模型的输出，评估其检测对抗性输入的能力。

关键创新：该研究的关键创新在于系统性地评估了不同开源LLM在不同置信度对抗性输入下的表现，并揭示了模型在处理错误信息时的潜在弱点。此外，研究还发现，攻击成功率与目标信息的流行程度相关，为未来的研究提供了新的方向。

关键设计：对抗性输入的置信度分为三个等级：强置信度、中等置信度和有限置信度。通过调整对抗性信息在输入提示中的表达方式，来模拟不同程度的攻击强度。评估指标主要包括模型检测对抗性输入的准确率和召回率。具体参数设置和损失函数未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLaMA 3.1 (8B)在检测对抗性输入方面表现出较强的鲁棒性，而Falcon (7B)的性能相对较低。对于大多数模型，检测成功率随着对抗者置信度的降低而提高，但LLaMA 3.1 (8B)和Phi 3 (3.8B)呈现相反趋势。研究还发现，当目标信息不常见或较为模糊时，对抗性攻击更为有效。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大语言模型在信息检索、问答系统等领域的安全性。通过了解模型在对抗性环境下的脆弱性，可以开发更有效的防御机制，减少错误信息对模型输出的影响，提高模型的可靠性和可信度。此外，该研究还可以帮助开发者选择更适合特定应用场景的LLM。

📄 摘要（原文）

Adversarial factuality refers to the deliberate insertion of misinformation into input prompts by an adversary, characterized by varying levels of expressed confidence. In this study, we systematically evaluate the performance of several open-source large language models (LLMs) when exposed to such adversarial inputs. Three tiers of adversarial confidence are considered: strongly confident, moderately confident, and limited confidence. Our analysis encompasses eight LLMs: LLaMA 3.1 (8B), Phi 3 (3.8B), Qwen 2.5 (7B), Deepseek-v2 (16B), Gemma2 (9B), Falcon (7B), Mistrallite (7B), and LLaVA (7B). Empirical results indicate that LLaMA 3.1 (8B) exhibits a robust capability in detecting adversarial inputs, whereas Falcon (7B) shows comparatively lower performance. Notably, for the majority of the models, detection success improves as the adversary's confidence decreases; however, this trend is reversed for LLaMA 3.1 (8B) and Phi 3 (3.8B), where a reduction in adversarial confidence corresponds with diminished detection performance. Further analysis of the queries that elicited the highest and lowest rates of successful attacks reveals that adversarial attacks are more effective when targeting less commonly referenced or obscure information.