Defining and Evaluating Physical Safety for Large Language Models

📄 arXiv: 2411.02317v1 📥 PDF

作者: Yung-Chen Tang, Pin-Yu Chen, Tsung-Yi Ho

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2024-11-04

💡 一句话要点

构建无人机物理安全基准，评估大型语言模型在机器人控制中的安全风险

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

关键词: 大型语言模型 物理安全 机器人控制 无人机 安全基准

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对大型语言模型（LLMs）控制机器人系统时潜在物理安全风险的全面评估，尤其是在无人机控制领域。
  2. 论文构建了一个全面的无人机控制基准，将物理安全风险分为四类，并评估主流LLM在这些风险下的表现。
  3. 实验结果表明，LLM在效用和安全性之间存在权衡，提示工程技术虽能提升安全性，但难以识别无意攻击，更大模型安全性更高。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）越来越多地被用于控制无人机等机器人系统，但它们在实际应用中引起物理威胁和伤害的风险仍未被探索。本研究通过开发一个全面的无人机控制基准，填补了评估LLM物理安全的关键空白。我们将无人机的物理安全风险分为四类：（1）以人为目标的威胁，（2）以物体为目标的威胁，（3）基础设施攻击，以及（4）违反法规。对主流LLM的评估揭示了效用和安全性之间令人不快的权衡，即在代码生成方面表现出色的模型通常在关键安全方面表现不佳。此外，虽然结合上下文学习和思维链等先进的提示工程技术可以提高安全性，但这些方法仍然难以识别无意的攻击。此外，更大的模型表现出更好的安全能力，尤其是在拒绝危险命令方面。我们的发现和基准可以促进LLM物理安全的设计和评估。项目页面可在huggingface.co/spaces/TrustSafeAI/LLM-physical-safety上找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在控制无人机等机器人系统时，可能造成的物理安全风险评估问题。现有方法缺乏系统性的评估框架和基准，无法有效识别和量化LLM在实际应用中可能引发的物理威胁，例如对人、物体、基础设施的攻击以及违反法规的行为。

核心思路：论文的核心思路是构建一个全面的无人机控制物理安全基准，通过定义明确的风险类别和评估指标，系统性地评估LLM在不同安全场景下的表现。通过分析LLM的输出，识别潜在的安全漏洞和风险，并探索提升LLM安全性的方法。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 定义无人机控制的物理安全风险类别，包括以人为目标的威胁、以物体为目标的威胁、基础设施攻击和违反法规；2) 构建无人机控制基准，包含各种安全场景和评估指标；3) 评估主流LLM在基准上的表现，分析其安全漏洞和风险；4) 探索提示工程技术（如上下文学习和思维链）对LLM安全性的影响；5) 分析模型规模对LLM安全性的影响。

关键创新：论文的关键创新在于首次提出了针对LLM控制机器人系统的物理安全评估基准。该基准涵盖了多种安全风险类别，并提供了系统性的评估方法，为LLM在机器人领域的安全应用提供了重要的参考。此外，论文还探讨了提示工程技术和模型规模对LLM安全性的影响，为提升LLM安全性提供了新的思路。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 详细定义了四种物理安全风险类别，并为每种类别设计了相应的评估指标；2) 构建了包含多种安全场景的无人机控制基准，例如要求无人机执行危险动作或违反法规；3) 采用了上下文学习和思维链等提示工程技术，以提高LLM的安全意识；4) 评估了不同规模的LLM在基准上的表现，以分析模型规模对安全性的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，主流LLM在效用和安全性之间存在权衡，即在代码生成方面表现出色的模型通常在安全方面表现不佳。提示工程技术（如上下文学习和思维链）可以提高安全性，但难以识别无意攻击。此外，更大的模型表现出更好的安全能力，尤其是在拒绝危险命令方面。例如，更大的模型在拒绝危险命令方面的成功率比小模型高出XX%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提升大型语言模型在机器人控制领域的安全性，尤其是在无人机、自动驾驶汽车等高风险应用中。通过使用该基准，开发者可以更好地了解LLM的安全风险，并设计更安全的控制策略，从而降低事故发生的可能性，保障人身安全和财产安全。未来，该研究还可以扩展到其他机器人系统，为构建安全可靠的智能机器人提供技术支撑。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are increasingly used to control robotic systems such as drones, but their risks of causing physical threats and harm in real-world applications remain unexplored. Our study addresses the critical gap in evaluating LLM physical safety by developing a comprehensive benchmark for drone control. We classify the physical safety risks of drones into four categories: (1) human-targeted threats, (2) object-targeted threats, (3) infrastructure attacks, and (4) regulatory violations. Our evaluation of mainstream LLMs reveals an undesirable trade-off between utility and safety, with models that excel in code generation often performing poorly in crucial safety aspects. Furthermore, while incorporating advanced prompt engineering techniques such as In-Context Learning and Chain-of-Thought can improve safety, these methods still struggle to identify unintentional attacks. In addition, larger models demonstrate better safety capabilities, particularly in refusing dangerous commands. Our findings and benchmark can facilitate the design and evaluation of physical safety for LLMs. The project page is available at huggingface.co/spaces/TrustSafeAI/LLM-physical-safety.