Adversarial Suffix Filtering: a Defense Pipeline for LLMs

📄 arXiv: 2505.09602v1 📥 PDF

作者: David Khachaturov, Robert Mullins

分类: cs.LG, cs.CR

发布日期: 2025-05-14

💡 一句话要点

提出对抗后缀过滤（ASF）防御管线，有效抵御大语言模型的对抗攻击。

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

关键词: 大语言模型 对抗攻击 对抗后缀 防御方法 模型无关

📋 核心要点

  1. 现有防御方法依赖模型内部信息或增加计算负担，且易被简单提示工程绕过，存在局限性。
  2. 提出对抗后缀过滤（ASF）管线，作为输入预处理器，检测并过滤恶意对抗后缀。
  3. 实验表明，ASF在黑盒和白盒攻击下均能有效防御，将攻击成功率降至4%以下，且对正常使用影响小。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）越来越多地嵌入到自主系统和面向公众的环境中，但它们仍然容易受到越狱漏洞的影响，这些漏洞可能会破坏其安全性和可信度。对抗后缀被认为是目前最先进的越狱方法，始终优于更简单的方法，并且即使在黑盒设置中也经常成功。现有的防御依赖于对模型内部架构的访问，限制了多样化部署，显著增加了内存和计算占用，或者可以通过简单的提示工程方法绕过。我们介绍了一种轻量级的新型模型无关防御管线，称为$ extbf{对抗后缀过滤}$（ASF），旨在保护LLM免受对抗后缀攻击。ASF充当输入预处理器和清理器，检测和过滤提示中对抗性制作的后缀，从而有效地中和恶意注入。我们证明，ASF在黑盒和白盒攻击设置中都提供了全面的防御能力，将最先进的对抗后缀生成方法的攻击效力降低到4%以下，同时仅对目标模型在非对抗场景中的能力产生最小的影响。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）容易受到对抗后缀攻击的问题。现有的防御方法存在以下痛点：依赖于对模型内部架构的访问，限制了部署的灵活性；显著增加了内存和计算开销；容易被简单的提示工程方法绕过。这些痛点使得LLMs在安全性和可信度方面面临挑战。

核心思路：论文的核心思路是设计一个模型无关的输入预处理器，即对抗后缀过滤（ASF）管线，用于检测和过滤提示中的对抗性后缀。通过在LLM接收输入之前对输入进行清理，可以有效中和恶意注入，从而防御对抗攻击。这种方法无需访问模型内部信息，降低了计算开销，并且不易被提示工程绕过。

技术框架：ASF管线主要包含以下几个阶段：1) 输入接收：接收用户输入的提示。2) 后缀检测：使用特定的算法或模型检测提示中是否存在对抗性后缀。3) 后缀过滤：如果检测到对抗性后缀，则将其从提示中移除或替换。4) 输入传递：将清理后的提示传递给LLM进行处理。整个流程作为一个独立的模块，位于LLM之前，充当安全屏障。

关键创新：最重要的技术创新点在于ASF管线的模型无关性。与依赖模型内部信息的防御方法不同，ASF仅对输入进行处理，无需了解LLM的内部结构和参数。这使得ASF可以应用于各种不同的LLM，具有更广泛的适用性。此外，ASF的轻量级设计使其计算开销较低，不会显著影响LLM的性能。

关键设计：ASF管线的关键设计在于后缀检测算法的选择。论文可能采用了基于规则、基于机器学习或基于深度学习的方法来检测对抗性后缀。具体的算法细节（例如，使用的特征、模型结构、训练数据等）未知。此外，如何平衡检测的准确性和效率，以及如何避免误判正常输入，也是ASF管线设计的关键考虑因素。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ASF管线能够显著降低对抗后缀攻击的成功率，将其降低到4%以下。同时，ASF对LLM在非对抗场景下的性能影响很小，保证了LLM的正常使用体验。该研究在黑盒和白盒攻击设置下都进行了验证，证明了ASF的鲁棒性和有效性。具体的性能数据和对比基线未知。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种使用大型语言模型的场景，例如智能客服、聊天机器人、内容生成平台等。通过部署ASF管线，可以有效提升LLM的安全性，防止恶意用户利用对抗攻击进行非法活动，从而提高用户信任度，促进LLM的健康发展。未来，该技术还可以扩展到防御其他类型的对抗攻击。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are increasingly embedded in autonomous systems and public-facing environments, yet they remain susceptible to jailbreak vulnerabilities that may undermine their security and trustworthiness. Adversarial suffixes are considered to be the current state-of-the-art jailbreak, consistently outperforming simpler methods and frequently succeeding even in black-box settings. Existing defenses rely on access to the internal architecture of models limiting diverse deployment, increase memory and computation footprints dramatically, or can be bypassed with simple prompt engineering methods. We introduce $\textbf{Adversarial Suffix Filtering}$ (ASF), a lightweight novel model-agnostic defensive pipeline designed to protect LLMs against adversarial suffix attacks. ASF functions as an input preprocessor and sanitizer that detects and filters adversarially crafted suffixes in prompts, effectively neutralizing malicious injections. We demonstrate that ASF provides comprehensive defense capabilities across both black-box and white-box attack settings, reducing the attack efficacy of state-of-the-art adversarial suffix generation methods to below 4%, while only minimally affecting the target model's capabilities in non-adversarial scenarios.