Helping Large Language Models Protect Themselves: An Enhanced Filtering and Summarization System

📄 arXiv: 2505.01315v2 📥 PDF

作者: Sheikh Samit Muhaimin, Spyridon Mastorakis

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-02 (更新: 2025-05-05)

💡 一句话要点

提出增强过滤与摘要系统以保护大型语言模型

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

关键词: 大型语言模型 对抗性攻击 自然语言处理 提示过滤 摘要模块 恶意输入识别 安全防护

📋 核心要点

  1. 现有的防御措施通常需要重新训练模型，导致计算成本高且不易部署。
  2. 本文提出的框架通过提示过滤和摘要模块，使大型语言模型能够自主识别和防御恶意输入。
  3. 实验结果显示，该方法在识别有害输入方面的成功率高达98.71%，显著提升了模型的抗攻击能力。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型的广泛应用，它们面临着复杂的对抗性攻击、操控性提示和恶意输入的威胁。现有的对策通常需要重新训练模型，成本高且不易部署。本文提出了一种独特的防御范式，使大型语言模型能够自主识别、过滤和防御对抗性或恶意输入。该框架包括两个主要部分：一是使用先进的自然语言处理技术的提示过滤模块，能够检测、解码和分类有害输入；二是摘要模块处理和总结对抗性研究文献，为模型提供上下文感知的防御知识。实验结果表明，该方法在识别有害模式和操控性语言结构方面的成功率达到98.71%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在面对对抗性攻击和恶意输入时的脆弱性。现有方法往往依赖于重新训练，导致高昂的计算成本和不便的部署。

核心思路：提出一种无需重新训练的防御框架，使大型语言模型能够自主识别和过滤恶意输入。通过结合提示过滤和摘要模块，增强模型的防御能力。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：提示过滤模块和摘要模块。提示过滤模块利用自然语言处理技术进行有害输入的检测与分类，摘要模块则处理对抗性研究文献，提供上下文信息。

关键创新：最重要的创新在于无需重新训练的防御机制，通过文本提取、摘要和有害提示分析的结合，显著提升了模型的抗攻击能力。

关键设计：提示过滤模块采用零-shot分类、关键词分析和编码内容检测等技术，确保对多种恶意输入的有效识别与处理。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的集成方法在识别有害模式、操控性语言结构和编码提示方面的成功率高达98.71%。此外，该方法在保持大型语言模型响应质量的同时，显著提高了对恶意输入的拒绝率和抗攻击能力，展示了其作为快速替代方案的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、安全防护和人工智能助手等。通过增强大型语言模型的防御能力，可以有效保护用户免受恶意输入的影响，提升模型在实际应用中的安全性和可靠性。未来，该方法可能在多种AI系统中得到广泛应用，推动智能系统的安全发展。

📄 摘要（原文）

The recent growth in the use of Large Language Models has made them vulnerable to sophisticated adversarial assaults, manipulative prompts, and encoded malicious inputs. Existing countermeasures frequently necessitate retraining models, which is computationally costly and impracticable for deployment. Without the need for retraining or fine-tuning, this study presents a unique defense paradigm that allows LLMs to recognize, filter, and defend against adversarial or malicious inputs on their own. There are two main parts to the suggested framework: (1) A prompt filtering module that uses sophisticated Natural Language Processing (NLP) techniques, including zero-shot classification, keyword analysis, and encoded content detection (e.g. base64, hexadecimal, URL encoding), to detect, decode, and classify harmful inputs; and (2) A summarization module that processes and summarizes adversarial research literature to give the LLM context-aware defense knowledge. This approach strengthens LLMs' resistance to adversarial exploitation by fusing text extraction, summarization, and harmful prompt analysis. According to experimental results, this integrated technique has a 98.71% success rate in identifying harmful patterns, manipulative language structures, and encoded prompts. By employing a modest amount of adversarial research literature as context, the methodology also allows the model to react correctly to harmful inputs with a larger percentage of jailbreak resistance and refusal rate. While maintaining the quality of LLM responses, the framework dramatically increases LLM's resistance to hostile misuse, demonstrating its efficacy as a quick and easy substitute for time-consuming, retraining-based defenses.