Jailbreaking Large Language Models in Infinitely Many Ways

📄 arXiv: 2501.10800v2 📥 PDF

作者: Oliver Goldstein, Emanuele La Malfa, Felix Drinkall, Samuele Marro, Michael Wooldridge

分类: cs.LG, cs.CR

发布日期: 2025-01-18 (更新: 2025-03-13)

💡 一句话要点

提出“无限释义攻击”（IMP）方法，有效绕过大型语言模型的安全防护机制。

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

关键词: 大型语言模型 安全攻击 Jailbreak 释义攻击 编码通信 安全防御 对抗攻击

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型的安全防护机制在处理复杂的释义和编码通信时存在不足，容易被绕过。
  2. 论文提出“无限释义攻击”（IMP）方法，利用模型自身理解释义的能力来对抗安全策略。
  3. 实验证明，IMP攻击能够有效绕过多种开源和闭源LLM的安全防护，生成违规内容。

📝 摘要（中文）

本文探讨了“无限释义攻击”（IMP）这一新型jailbreak攻击方式。该方法利用大型语言模型日益增强的释义和编码通信处理能力，绕过其防御机制。IMP攻击的有效性与模型处理token间简单映射语义的能力同步增长，对商业化部署的最强大LLM用户构成实际威胁。研究表明，IMP能够绕过最强大的开源和闭源LLM的安全措施，生成明确违反其安全策略的内容。针对IMP，可以通过改进防护措施并使其与LLM的能力相匹配来进行防御。针对两种易于实现的攻击类别，即双射和编码，讨论了token空间和嵌入空间中的两种防御策略。最后，总结了一些研究问题，认为应优先考虑这些问题，以增强LLM的防御机制并加深对LLM安全性的理解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）的安全防护机制易被绕过的问题。现有的安全防护手段难以有效应对利用释义和编码通信进行伪装的恶意攻击，导致模型生成违反安全策略的内容。这些攻击方式利用了LLM自身理解和生成自然语言的能力，使得传统的基于关键词过滤或规则匹配的防御方法失效。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM自身处理释义和编码通信的能力，通过构造大量语义等价但表达形式不同的prompt，来绕过模型的安全防护机制。这种攻击方式的关键在于，即使prompt的表面形式发生了变化，其内在语义仍然能够被LLM理解，从而触发其生成恶意内容。通过无限的释义变换，攻击者可以有效地隐藏其真实意图，从而突破安全限制。

技术框架：IMP攻击的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 确定攻击目标：选择需要绕过的LLM安全策略。2) 设计初始prompt：构造一个能够触发目标安全策略的初始prompt。3) 生成释义变体：利用释义模型或手动修改，生成大量与初始prompt语义等价但表达形式不同的变体。4) 编码通信：使用编码技术进一步混淆prompt，例如使用简单的替换密码或更复杂的编码方案。5) 提交攻击prompt：将生成的释义变体或编码后的prompt提交给LLM。6) 评估攻击效果：判断LLM是否生成了违反安全策略的内容。

关键创新：IMP攻击的关键创新在于其利用了LLM自身的能力来对抗安全策略。与传统的基于规则或关键词匹配的攻击方式不同，IMP攻击并不直接尝试绕过这些规则，而是通过语义变换和编码通信来隐藏攻击意图。这种攻击方式的有效性随着LLM处理自然语言能力的增强而提高，因为更强大的LLM能够更好地理解和处理复杂的释义和编码信息。

关键设计：论文针对两种具体的IMP攻击方式，即双射攻击和编码攻击，提出了相应的防御策略。对于双射攻击，论文提出了一种在token空间中进行防御的方法，即通过检测prompt中是否存在大量的token映射关系，来判断其是否为恶意攻击。对于编码攻击，论文提出了一种在嵌入空间中进行防御的方法，即通过分析prompt的嵌入向量，来检测其是否包含隐藏的恶意信息。此外，论文还强调了改进LLM安全防护措施的重要性，使其能够随着LLM能力的增强而不断提升。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验证明，IMP攻击能够有效绕过多种开源和闭源LLM的安全防护，生成违反安全策略的内容。具体而言，研究者成功地利用IMP攻击绕过了包括GPT-3.5和LLaMA等在内的多个主流LLM的安全机制，表明该攻击方式具有广泛的适用性和威胁性。实验结果强调了现有LLM安全防护机制的脆弱性，并突出了开发更有效的防御策略的必要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提升大型语言模型的安全性，帮助开发者更好地理解和防范潜在的攻击风险。此外，该研究也为开发更有效的安全防护机制提供了新的思路，例如，可以利用对抗训练来提高模型对释义攻击的鲁棒性。未来的研究可以进一步探索更复杂的攻击方式和防御策略，以确保LLM的安全可靠应用。

📄 摘要（原文）

We discuss the ``Infinitely Many Paraphrases'' attacks (IMP), a category of jailbreaks that leverages the increasing capabilities of a model to handle paraphrases and encoded communications to bypass their defensive mechanisms. IMPs' viability pairs and grows with a model's capabilities to handle and bind the semantics of simple mappings between tokens and work extremely well in practice, posing a concrete threat to the users of the most powerful LLMs in commerce. We show how one can bypass the safeguards of the most powerful open- and closed-source LLMs and generate content that explicitly violates their safety policies. One can protect against IMPs by improving the guardrails and making them scale with the LLMs' capabilities. For two categories of attacks that are straightforward to implement, i.e., bijection and encoding, we discuss two defensive strategies, one in token and the other in embedding space. We conclude with some research questions we believe should be prioritised to enhance the defensive mechanisms of LLMs and our understanding of their safety.