Adversarial Attacks and Defenses in Large Language Models: Old and New Threats

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1. 研究背景

在过去十年中，尽管对神经网络鲁棒性的研究不断深入，但这一问题仍未得到根本解决。特别是在大型语言模型（LLMs）领域，如ChatGPT、Google Bard或Anthropic的Claude等闭源模型，其对抗性鲁棒性问题尤为突出。这些模型在自然语言处理（NLP）领域的影响力巨大，但对抗性攻击的存在使得它们的安全性受到质疑。本文旨在面对即将到来的对抗性攻击与防御之间的军备竞赛，提出改进新方法鲁棒性评估的先决条件，并减少错误评估的数量。

2. 过去方案和缺点

以往的防御策略往往在后续评估中被证明存在缺陷。这些有缺陷的鲁棒性评估导致了研究工作的重复修正，不仅危险地减缓了研究进程，还可能提供虚假的安全感。此外，对于开源模型的嵌入空间攻击（embedding space attacks）尚未得到充分重视，这种攻击可以在不需要闭源模型通过API调用的情况下，通过少量计算资源生成大量恶意内容。

3. 本文方案和步骤

本文提出了一套针对LLMs的评估鲁棒性的具体先决条件，以减少评估错误。首先，明确了威胁模型的定义，包括对手的目标、超参数和基准数据集。其次，提出了嵌入空间攻击作为一种新的威胁模型，这种攻击可以在开源LLMs上执行，且比离散空间攻击更为有效。最后，通过实验展示了如何在不使用LLM特定最佳实践的情况下，容易高估新方法的鲁棒性。

4. 本文创新点与贡献

本文的主要创新点在于：

• 提出了一套LLM特定的评估鲁棒性的先决条件，以减少错误评估。

• 识别并展示了嵌入空间攻击作为一种新的威胁模型，这对于开源模型尤其重要。

• 通过实验，展示了如何绕过最近提出的防御方法，强调了严格评估防御方法的重要性。

5. 本文实验

实验部分，作者首先展示了嵌入空间攻击在开源LLMs上的有效性，通过优化输入字符串的嵌入表示来最大化LLM产生肯定响应的概率。然后，通过改变威胁模型中的指令是否固定或可变，展示了如何绕过一种新提出的防御方法。

6. 实验结论

实验结果表明，嵌入空间攻击在开源LLMs上是可行的，并且比现有的离散空间攻击更为有效。此外，即使是最近提出的防御方法也可能在不久的将来被新的攻击策略所破解。

7. 全文结论

本文强调了在LLMs领域进行彻底的防御评估的重要性，并提出了一套LLM特定的评估鲁棒性的先决条件。同时，本文通过实验展示了嵌入空间攻击的威胁，并指出了现有防御方法的局限性。最后，作者呼吁在部署LLMs时需要更加谨慎，以避免不负责任的应用和潜在的恶意行为。

阅读总结

本文深入探讨了大型语言模型在面对对抗性攻击时的鲁棒性问题，并提出了一系列改进评估鲁棒性的方法。作者不仅识别了新的威胁模型，还通过实验展示了现有防御策略的脆弱性。这些发现对于理解和改进LLMs的安全性具有重要意义，同时也提醒了研究者和实践者在部署这些模型时需要更加谨慎。