Concealment of Intent: A Game-Theoretic Analysis
作者: Xinbo Wu, Abhishek Umrawal, Lav R. Varshney
分类: cs.CL
发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-08-18)
💡 一句话要点
提出意图隐藏对抗提示攻击，并用博弈论分析LLM攻防策略
🎯 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 意图隐藏 博弈论 安全防御
📋 核心要点
- 大型语言模型面临对抗性攻击威胁，现有对齐机制易受精心设计的对抗提示攻击。
- 提出意图隐藏对抗提示攻击，通过组合技能来隐藏恶意意图，提升攻击的隐蔽性。
- 通过博弈论建模攻防交互，发现攻击者优势，并提出针对意图隐藏攻击的防御机制。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型(LLMs)能力的增强，对其安全部署的担忧也日益增加。尽管已经引入了对齐机制来阻止滥用，但它们仍然容易受到精心设计的对抗性提示的攻击。本文提出了一种可扩展的攻击策略：意图隐藏对抗提示，通过组合技能来隐藏恶意意图。我们开发了一个博弈论框架来建模这种攻击与应用提示和响应过滤的防御系统之间的交互。我们的分析确定了均衡点，并揭示了攻击者的结构性优势。为了应对这些威胁，我们提出并分析了一种专门针对意图隐藏攻击的防御机制。在经验上，我们在多个真实世界的LLM上验证了该攻击在各种恶意行为中的有效性，证明了其相对于现有对抗性提示技术的明显优势。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在面对对抗性提示攻击时的脆弱性问题。现有的对齐机制和防御手段难以有效应对精心设计的、能够隐藏恶意意图的攻击，使得LLMs容易被诱导产生有害或不当的输出。这种攻击的痛点在于，攻击者可以通过巧妙地构造提示，绕过现有的安全过滤机制，从而实现其恶意目的。
核心思路：论文的核心思路是提出一种名为“意图隐藏对抗提示”的攻击策略。该策略通过将恶意意图分解为多个子任务或技能，并将这些子任务以看似无害的方式组合到提示中，从而隐藏攻击的真实目的。这种方法使得防御系统难以识别提示中的恶意成分，从而提高了攻击的成功率。
技术框架：论文的技术框架主要包含三个部分：攻击模型、防御模型和博弈论分析。攻击模型描述了如何生成意图隐藏对抗提示；防御模型模拟了LLM的防御机制，包括提示过滤和响应过滤；博弈论分析则用于研究攻击者和防御者之间的策略交互，并寻找均衡点。整体流程是，攻击者生成对抗提示，LLM进行防御，然后通过博弈论分析评估攻防效果，并迭代优化攻击和防御策略。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了意图隐藏对抗提示的概念，并将其形式化为一个可操作的攻击策略。与传统的对抗提示方法相比，意图隐藏对抗提示更具隐蔽性和欺骗性，能够有效绕过现有的防御机制。此外，论文还通过博弈论分析，深入研究了攻防双方的策略选择和均衡状态，为设计更有效的防御策略提供了理论基础。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 将恶意意图分解为多个子任务或技能；2) 使用自然语言描述这些子任务，并将其组合成一个连贯的提示；3) 通过优化算法，调整提示中的各个子任务的权重，以最大化攻击的成功率；4) 设计专门针对意图隐藏攻击的防御机制，例如基于行为分析的异常检测方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，意图隐藏对抗提示攻击在多个真实世界的LLM上表现出显著的优势，能够有效绕过现有的防御机制，诱导LLM产生有害或不当的输出。与现有的对抗提示技术相比，该攻击方法在攻击成功率方面有明显提升，证明了其有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升大型语言模型的安全性，降低其被恶意利用的风险。通过理解和防御意图隐藏对抗提示攻击，可以开发更鲁棒的防御系统，保障LLM在各种应用场景下的安全可靠运行，例如智能客服、内容生成、代码编写等。
📄 摘要（原文）
As large language models (LLMs) grow more capable, concerns about their safe deployment have also grown. Although alignment mechanisms have been introduced to deter misuse, they remain vulnerable to carefully designed adversarial prompts. In this work, we present a scalable attack strategy: intent-hiding adversarial prompting, which conceals malicious intent through the composition of skills. We develop a game-theoretic framework to model the interaction between such attacks and defense systems that apply both prompt and response filtering. Our analysis identifies equilibrium points and reveals structural advantages for the attacker. To counter these threats, we propose and analyze a defense mechanism tailored to intent-hiding attacks. Empirically, we validate the attack's effectiveness on multiple real-world LLMs across a range of malicious behaviors, demonstrating clear advantages over existing adversarial prompting techniques.