From Noise to Clarity: Unraveling the Adversarial Suffix of Large Language Model Attacks via Transla

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1. 研究背景

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，但它们的安全性问题也日益凸显。尤其是在对抗性操纵下生成有害内容的风险。以往的研究主要集中在手动策划的危险提示上，这些提示仅针对已知的攻击类型，难以应对新出现的攻击变种。最近的研究显示，通过在有害指令后附加特定的对抗性后缀，可以绕过LLMs的防御机制，导致危险的输出。

2. 过去方案和缺点

以往的方法依赖于人类经验来构建越狱模板（jailbreak templates），这种方法效率低下，且难以保证对所有指令的有效性。自动化生成越狱模板的方法虽然有所发展，但这些方法很少利用被攻击模型的内部信息，导致攻击效率有待提高。

3. 本文方案和步骤

本文提出了一种名为Adversarial Suffixes Embedding Translation Framework (ASETF)的方法。该框架通过嵌入翻译技术，将不可读的对抗性后缀转换为语义丰富且连贯的文本，以便于理解和分析LLMs生成有害内容的机制。具体步骤包括：

• 使用基于梯度的优化方法获取对抗性后缀嵌入。

• 通过嵌入翻译模型将这些嵌入转换为流畅的文本。

4. 本文创新点与贡献

• 提高了对抗性后缀的文本流畅性，降低了被困惑度过滤器或人类观察者检测到的概率。

• 生成了可转移的对抗性后缀，能够成功攻击多种LLMs，包括黑盒模型如ChatGPT和Gemini。

• 显著增加了提示生成的语义多样性，为LLM防御机制提供了更丰富的对抗性示例。

5. 本文实验

实验基于Advbench数据集和LLMs如LLaMa2、Vicuna进行。结果表明，ASETF方法在攻击成功率上优于现有技术，同时显著提高了提示的文本流畅性。

6. 实验结论

ASETF方法不仅在生成有害输出方面与现有方法相当，而且在提高生成提示的文本流畅性方面表现优异。此外，该方法能够生成具有丰富语义多样性的提示，为LLM防御提供了更多的对抗性示例。

7. 全文结论

本文提出了一个全面且强大的框架，用于生成语义丰富且连贯的对抗性输入。通过实验验证，该方法在确保攻击成功率的同时，显著提高了文本流畅性和多样性，有助于制定更有效的LLM防御策略。

阅读总结

本文针对LLMs在对抗性攻击下的安全性问题，提出了一种新的框架ASETF，该框架通过嵌入翻译技术，将对抗性后缀转换为可读文本，以便于分析和理解LLMs的有害内容生成机制。实验结果表明，ASETF在攻击成功率、文本流畅性和语义多样性方面均优于现有方法，为LLMs的安全性研究提供了新的视角和工具。