Single-pass Detection of Jailbreaking Input in Large Language Models

📄 arXiv: 2502.15435v1 📥 PDF

作者: Leyla Naz Candogan, Yongtao Wu, Elias Abad Rocamora, Grigorios G. Chrysos, Volkan Cevher

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-02-21

备注: Accepted in TMLR 2025

💡 一句话要点

提出单次前向检测方法SPD，高效防御大语言模型越狱攻击

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

关键词: 大语言模型 越狱攻击 对抗防御 单次前向检测 logits分析

📋 核心要点

  1. 现有防御LLM越狱攻击的方法计算成本高昂，需要多次请求或依赖辅助模型。
  2. SPD方法通过分析单次前向推理的logits信息，预测输出的危害性，实现高效防御。
  3. 实验证明SPD在开源模型和闭源模型上均有效，且误判率低，具有实际应用价值。

📝 摘要（中文）

针对现有防御对齐的大语言模型（LLM）越狱攻击方法计算开销大，需要多次请求甚至查询辅助LLM的问题，本文提出一种单次前向检测方法（SPD）来检测越狱输入。SPD利用logits携带的信息来预测输出语句是否具有危害性，从而实现单次前向推理防御。SPD不仅能有效检测开源模型上的攻击，还能最大限度地减少对无害输入的错误分类。此外，实验表明，即使在GPT-3.5和GPT-4中不完全访问logits，SPD仍然有效。该方法为高效保护LLM免受对抗攻击提供了一种有前景的途径。

🔬 方法详解

问题定义：现有防御大语言模型越狱攻击的方法，如基于规则的方法、基于检测模型的方法等，通常需要多次与模型交互或查询额外的模型，导致计算成本高，延迟高，难以满足实时应用的需求。此外，这些方法可能存在泛化能力不足的问题，难以应对新型的越狱攻击。

核心思路：本文的核心思路是利用大语言模型在生成文本过程中产生的logits信息，这些logits蕴含了模型对下一个token选择的概率分布。通过分析这些logits，可以推断模型是否倾向于生成有害内容。这种方法避免了多次推理和额外的模型查询，从而降低了计算成本。

技术框架：SPD方法的核心在于logits分析模块。该模块接收大语言模型单次前向推理产生的logits作为输入，通过一系列的计算和分析，输出一个表示输入是否为越狱攻击的置信度分数。具体流程包括：1）获取logits；2）对logits进行处理，例如计算熵、方差等统计量；3）将处理后的logits输入到分类器中，例如线性分类器或神经网络，得到置信度分数。

关键创新：SPD的关键创新在于利用logits信息进行单次前向检测。与现有方法相比，SPD无需多次推理或查询辅助模型，从而显著降低了计算成本和延迟。此外，SPD方法具有较强的泛化能力，可以应对新型的越狱攻击。该方法可以直接集成到现有的大语言模型应用中，无需对模型进行修改。

关键设计：SPD的关键设计包括：1）选择合适的logits统计量，例如熵、方差、最大概率等，以捕捉模型生成有害内容的倾向；2）设计有效的分类器，例如线性分类器或神经网络，将logits统计量映射到置信度分数；3）优化分类器的训练数据，例如使用对抗样本进行训练，以提高检测的准确率和鲁棒性。具体参数设置和损失函数的选择取决于具体的应用场景和数据集。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SPD在多个开源和闭源大语言模型上进行了评估，实验结果表明，SPD能够有效检测越狱攻击，同时保持较低的误判率。例如，在GPT-3.5和GPT-4上，即使不完全访问logits，SPD仍然能够取得良好的检测效果。与需要多次推理或查询辅助模型的方法相比，SPD在计算效率上具有显著优势。

🎯 应用场景

SPD方法可广泛应用于各种需要防御大语言模型越狱攻击的场景，例如聊天机器人、智能助手、内容生成平台等。通过集成SPD，可以有效防止用户利用恶意输入诱导模型生成有害内容，从而保障用户安全和平台合规性。此外，该方法还可以用于评估大语言模型的安全性，发现模型存在的漏洞，并指导模型的安全训练。

📄 摘要（原文）

Defending aligned Large Language Models (LLMs) against jailbreaking attacks is a challenging problem, with existing approaches requiring multiple requests or even queries to auxiliary LLMs, making them computationally heavy. Instead, we focus on detecting jailbreaking input in a single forward pass. Our method, called Single Pass Detection SPD, leverages the information carried by the logits to predict whether the output sentence will be harmful. This allows us to defend in just one forward pass. SPD can not only detect attacks effectively on open-source models, but also minimizes the misclassification of harmless inputs. Furthermore, we show that SPD remains effective even without complete logit access in GPT-3.5 and GPT-4. We believe that our proposed method offers a promising approach to efficiently safeguard LLMs against adversarial attacks.