Robust LLM safeguarding via refusal feature adversarial training

📄 arXiv: 2409.20089v2 📥 PDF

作者: Lei Yu, Virginie Do, Karen Hambardzumyan, Nicola Cancedda

分类: cs.LG, cs.CL, cs.CR

发布日期: 2024-09-30 (更新: 2025-03-20)

💡 一句话要点

提出ReFAT：通过拒绝特征对抗训练提升LLM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 对抗攻击 对抗训练 拒绝特征 模型安全

📋 核心要点

  1. 现有LLM容易受到对抗攻击，诱导有害回复，但越狱机制不透明，鲁棒训练成本高昂。
  2. 论文提出ReFAT，通过模拟拒绝特征消融（RFA）的输入级攻击效果，高效进行LLM对抗训练。
  3. 实验表明，ReFAT能显著提升LLM对多种对抗攻击的鲁棒性，且计算开销远低于现有方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）容易受到对抗攻击的影响，这些攻击可能诱导出有害的回复。由于越狱机制的不透明性和训练LLMs的巨大计算成本，防御此类攻击仍然具有挑战性。我们证明了对抗攻击共享一种通用的绕过LLM安全防护的机制，该机制通过消融残差流嵌入空间中的一个维度来实现，这个维度被称为拒绝特征。我们进一步表明，拒绝特征消融（RFA）的操作近似于抵消模型安全性的最坏情况扰动。基于这些发现，我们提出了一种新的算法，即拒绝特征对抗训练（ReFAT），该算法通过模拟RFA的输入级攻击效果，高效地执行LLM对抗训练。实验结果表明，与现有的对抗训练方法相比，ReFAT以更少的计算开销显著提高了三种流行的LLM对各种对抗攻击的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）容易受到对抗攻击，从而产生有害或不当回复的问题。现有的对抗训练方法计算成本高昂，且难以理解和防御对抗攻击的内在机制。因此，需要一种更高效、更易于理解的方法来提升LLM的安全性。

核心思路：论文的核心思路是发现并利用对抗攻击绕过LLM安全防护的通用机制，即“拒绝特征消融（RFA）”。通过识别并模拟RFA的效果，可以在训练过程中有效地模拟对抗攻击，从而提高LLM的鲁棒性。这种方法避免了直接在输入空间进行对抗扰动，大大降低了计算复杂度。

技术框架：ReFAT算法主要包含以下步骤：1) 正常数据输入LLM，得到模型的残差流嵌入；2) 对残差流嵌入进行拒绝特征消融（RFA），模拟对抗攻击的效果；3) 使用消融后的嵌入作为输入，计算模型的输出；4) 使用对抗损失函数（例如，最大化有害回复的概率）来更新模型参数。整个过程在训练阶段进行，使得模型能够学习抵抗RFA攻击的能力。

关键创新：最重要的技术创新点在于发现了“拒绝特征”这一概念，并证明了RFA可以有效地模拟对抗攻击。与传统的对抗训练方法相比，ReFAT不需要在输入空间搜索对抗样本，而是直接在模型的内部表示空间进行操作，从而大大提高了训练效率。此外，ReFAT提供了一种更易于理解的对抗攻击机制，有助于更好地设计防御策略。

关键设计：ReFAT的关键设计包括：1) 如何确定和消融“拒绝特征”。论文可能采用某种方法来识别残差流中对安全性影响最大的维度，例如通过分析不同维度对模型输出的影响；2) 如何设计对抗损失函数。损失函数的目标是最大化模型在RFA攻击下的有害回复概率，从而迫使模型学习抵抗此类攻击；3) 如何平衡模型的性能和安全性。对抗训练可能会降低模型在正常输入上的性能，因此需要仔细调整训练参数，以在安全性和性能之间取得平衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ReFAT能够显著提升LLM对多种对抗攻击的鲁棒性，且计算开销远低于现有的对抗训练方法。具体性能数据未知，但摘要强调了ReFAT在提升鲁棒性和降低计算成本方面的优势。论文对比了ReFAT与现有对抗训练方法，并展示了ReFAT在三种流行的LLM上的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升各种LLM的安全性，例如聊天机器人、内容生成系统和代码生成工具。通过ReFAT训练，可以有效防止LLM被用于生成有害信息、传播虚假新闻或进行恶意活动。此外，该方法还可以用于评估LLM的安全性，并指导模型的设计和改进。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are vulnerable to adversarial attacks that can elicit harmful responses. Defending against such attacks remains challenging due to the opacity of jailbreaking mechanisms and the high computational cost of training LLMs robustly. We demonstrate that adversarial attacks share a universal mechanism for circumventing LLM safeguards that works by ablating a dimension in the residual stream embedding space called the refusal feature. We further show that the operation of refusal feature ablation (RFA) approximates the worst-case perturbation of offsetting model safety. Based on these findings, we propose Refusal Feature Adversarial Training (ReFAT), a novel algorithm that efficiently performs LLM adversarial training by simulating the effect of input-level attacks via RFA. Experiment results show that ReFAT significantly improves the robustness of three popular LLMs against a wide range of adversarial attacks, with considerably less computational overhead compared to existing adversarial training methods.