Jailbreak and Guard Aligned Language Models with Only Few In-Context Demonstrations

📄 arXiv: 2310.06387v3 📥 PDF

作者: Zeming Wei, Yifei Wang, Ang Li, Yichuan Mo, Yisen Wang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CR

发布日期: 2023-10-10 (更新: 2024-05-25)

💡 一句话要点

提出In-Context攻击与防御以提升语言模型安全性

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

关键词: 大型语言模型 上下文学习 安全性 有害内容 模型对齐 攻击与防御 实验验证

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在生成内容时存在安全隐患，容易受到攻击并产生有害输出。
  2. 本文提出了In-Context攻击和防御机制，通过上下文示例来调节模型的安全性和响应行为。
  3. 实验结果显示，ICA和ICD分别提高和降低了越狱提示的成功率，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多种任务中表现出色，但其安全性和生成有害内容的风险仍然是亟待解决的问题。本文探讨了上下文学习（ICL）在调节LLMs对齐方面的潜力。我们提出了In-Context攻击（ICA），利用有害示例来破坏LLMs的安全性，以及In-Context防御（ICD），通过展示拒绝生成有害响应的示例来增强模型的韧性。通过理论分析，我们阐明了有限的上下文示例如何显著影响LLMs的安全对齐。实验结果表明，ICA和ICD在分别提高和降低越狱提示的成功率方面具有显著效果，揭示了ICL对LLM行为的深远影响，为提升LLMs的安全性开辟了新途径。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在生成内容时的安全性问题，现有方法在防止有害输出方面效果不佳，容易被攻击者利用。

核心思路：通过引入上下文学习（ICL），利用有限的示例来影响模型的行为，提出In-Context攻击（ICA）和In-Context防御（ICD）以调节模型的安全性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：ICA通过有害示例攻击模型，ICD则通过展示拒绝有害输出的示例来增强模型的韧性。

关键创新：最重要的创新在于提出了ICA和ICD机制，利用上下文示例的力量来显著影响模型的安全对齐，与传统方法相比，提供了更灵活的防护手段。

关键设计：在设计中，选择了特定的示例集以最大化对模型行为的影响，并通过实验验证了不同示例对模型响应的具体效果。实验中使用了多种损失函数和评估指标，以确保方法的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，In-Context攻击（ICA）成功提高了越狱提示的成功率，而In-Context防御（ICD）则显著降低了有害输出的生成率。具体而言，ICA的成功率提升了XX%，而ICD的防护效果提高了YY%。这些结果验证了上下文学习在调节语言模型行为中的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全性敏感的对话系统、内容生成平台和社交媒体监控等。通过提升语言模型的安全性，可以有效减少有害内容的生成，保护用户免受不当信息的影响，具有重要的社会价值和实际意义。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown remarkable success in various tasks, yet their safety and the risk of generating harmful content remain pressing concerns. In this paper, we delve into the potential of In-Context Learning (ICL) to modulate the alignment of LLMs. Specifically, we propose the In-Context Attack (ICA) which employs harmful demonstrations to subvert LLMs, and the In-Context Defense (ICD) which bolsters model resilience through examples that demonstrate refusal to produce harmful responses. We offer theoretical insights to elucidate how a limited set of in-context demonstrations can pivotally influence the safety alignment of LLMs. Through extensive experiments, we demonstrate the efficacy of ICA and ICD in respectively elevating and mitigating the success rates of jailbreaking prompts. Our findings illuminate the profound influence of ICL on LLM behavior, opening new avenues for improving the safety of LLMs.