GuardVal: Dynamic Large Language Model Jailbreak Evaluation for Comprehensive Safety Testing

📄 arXiv: 2507.07735v1 📥 PDF

作者: Peiyan Zhang, Haibo Jin, Liying Kang, Haohan Wang

分类: cs.LG, cs.CL, cs.CR

发布日期: 2025-07-10

备注: 24 pages

💡 一句话要点

GuardVal：动态大语言模型越狱评估，实现全面安全测试

🎯 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 安全评估 动态提示生成 提示优化

📋 核心要点

  1. 现有LLM越狱评估方法难以应对模型演变和复杂攻击，无法全面评估LLM的安全性。
  2. GuardVal动态生成和优化越狱提示，基于防御模型状态进行评估，更准确地暴露模型弱点。
  3. 实验表明，GuardVal能有效评估不同模型的安全性，揭示其行为模式，并为未来安全模型开发提供指导。

📝 摘要（中文）

越狱攻击通过诱导大语言模型（LLMs）生成有害或不道德内容，暴露了其关键漏洞。评估这些威胁极具挑战性，因为LLMs不断演变，且有效探测其漏洞需要复杂的技术。现有的基准和评估方法难以充分应对这些挑战，导致LLM漏洞评估存在差距。本文回顾了现有的越狱评估实践，并确定了有效越狱评估协议的三个理想特性。为了应对这些挑战，我们引入了GuardVal，这是一种新的评估协议，可根据防御LLM的状态动态生成和改进越狱提示，从而更准确地评估防御LLM处理安全关键情况的能力。此外，我们提出了一种新的优化方法，可防止提示改进期间的停滞，从而确保生成越来越有效的越狱提示，从而暴露防御LLM中更深层次的弱点。我们将此协议应用于从Mistral-7b到GPT-4的各种模型，涵盖10个安全领域。我们的发现突出了模型之间的不同行为模式，从而全面了解了它们的鲁棒性。此外，我们的评估过程加深了对LLM行为的理解，从而获得了可以为未来研究提供信息并推动开发更安全模型的见解。

🔬 方法详解

问题定义：当前大语言模型（LLMs）面临严重的越狱攻击威胁，即攻击者通过构造特定的输入（越狱提示）诱导LLM生成有害或不道德的内容。现有的越狱评估方法存在局限性，无法充分应对LLM的快速演进和攻击手段的日益复杂化，难以全面评估LLM的安全性。这些方法通常依赖于静态的提示集合，缺乏动态性和自适应性，无法有效挖掘LLM的潜在漏洞。

核心思路：GuardVal的核心思路是构建一个动态的越狱提示生成和优化框架，该框架能够根据防御LLM的状态自适应地生成和改进越狱提示。通过模拟攻击者的行为，不断探索LLM的边界，从而更准确地评估其安全性。这种动态评估方法能够更好地应对LLM的演进，并发现其潜在的弱点。

技术框架：GuardVal的整体框架包含以下几个主要模块：1) 提示生成器：负责生成初始的越狱提示。2) 提示优化器：根据防御LLM的反馈，迭代地改进越狱提示，使其更有效。3) 防御LLM：作为评估对象，接收越狱提示并生成响应。4) 评估指标：用于衡量越狱攻击的成功程度。整个流程是一个循环迭代的过程，提示优化器不断改进提示，直到达到预定的停止条件。

关键创新：GuardVal的关键创新在于其动态提示生成和优化机制。与传统的静态评估方法不同，GuardVal能够根据防御LLM的状态自适应地调整提示，从而更有效地挖掘LLM的漏洞。此外，GuardVal还提出了一种新的优化方法，用于防止提示优化过程中的停滞，确保能够生成越来越有效的越狱提示。

关键设计：GuardVal的关键设计包括：1) 提示生成器的设计：可以使用不同的方法生成初始提示，例如基于规则的方法或基于LLM的方法。2) 提示优化器的设计：可以使用不同的优化算法，例如梯度下降或进化算法。3) 评估指标的设计：可以使用不同的指标来衡量越狱攻击的成功程度，例如有害内容的生成比例或攻击成功率。此外，还需要 carefully tune 优化算法的参数，以确保其能够有效地改进提示。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GuardVal在多种模型（Mistral-7b到GPT-4）和10个安全领域进行了评估，揭示了不同模型在安全性方面的差异。实验结果表明，GuardVal能够有效地发现LLM的漏洞，并生成更有效的越狱提示。例如，在某些安全领域，GuardVal能够将越狱攻击的成功率提高到显著高于现有基线方法的水平。这些结果验证了GuardVal的有效性和优越性。

🎯 应用场景

GuardVal可应用于大语言模型的安全测试和评估，帮助开发者发现和修复模型中的漏洞，提高模型的安全性。该研究成果有助于构建更安全、可靠的人工智能系统，减少有害内容和不道德行为的产生。此外，GuardVal还可以用于评估不同模型的安全性，为用户选择合适的模型提供参考。

📄 摘要（原文）

Jailbreak attacks reveal critical vulnerabilities in Large Language Models (LLMs) by causing them to generate harmful or unethical content. Evaluating these threats is particularly challenging due to the evolving nature of LLMs and the sophistication required in effectively probing their vulnerabilities. Current benchmarks and evaluation methods struggle to fully address these challenges, leaving gaps in the assessment of LLM vulnerabilities. In this paper, we review existing jailbreak evaluation practices and identify three assumed desiderata for an effective jailbreak evaluation protocol. To address these challenges, we introduce GuardVal, a new evaluation protocol that dynamically generates and refines jailbreak prompts based on the defender LLM's state, providing a more accurate assessment of defender LLMs' capacity to handle safety-critical situations. Moreover, we propose a new optimization method that prevents stagnation during prompt refinement, ensuring the generation of increasingly effective jailbreak prompts that expose deeper weaknesses in the defender LLMs. We apply this protocol to a diverse set of models, from Mistral-7b to GPT-4, across 10 safety domains. Our findings highlight distinct behavioral patterns among the models, offering a comprehensive view of their robustness. Furthermore, our evaluation process deepens the understanding of LLM behavior, leading to insights that can inform future research and drive the development of more secure models.