Leveraging the Context through Multi-Round Interactions for Jailbreaking Attacks

研究背景

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在面对“越狱”攻击时的脆弱性。越狱攻击旨在通过微妙地修改查询条件来提取有害信息。随着防御机制的发展，直接获取有害信息对于越狱攻击变得越来越困难。研究者们受到人类通过间接上下文引出有害信息的启发，提出了一种新的攻击形式——上下文交互攻击。这种攻击依赖于LLMs生成过程中的自回归特性，强调了攻击查询之前的上下文信息在有效越狱攻击中的重要作用。

过去方案和缺点

以往的越狱攻击方法主要分为手工制作方法和自动化攻击方法。手工制作方法依赖人类专家构建特定提示以规避安全机制，而自动化攻击方法则使用算法或其他模型系统地测试和利用LLMs的漏洞。这些攻击通常具有零次射击性质，即直接查询由其方法修改的危险提示。然而，随着模型经过显著的安全训练或输出更为保守，这些攻击越来越难以成功。

本文方案和步骤

文章提出了一种名为“上下文交互攻击”的方法，该方法通过与模型的多轮交互来诱导模型产生有害响应。攻击首先向模型提出几个初步问题，这些问题单独来看都是无害的，因此LLM不会将这些问题标记为有害。然后，通过这些交互，攻击引导模型的响应逐步接近攻击查询，最终揭示出所期望的有害信息。这种方法不需要访问模型权重，仅需要黑盒访问模型即可。

本文创新点与贡献

本文的主要创新点在于利用了上下文向量在越狱攻击中的关键作用，这是在攻击场景中常被忽视的。通过上下文交互攻击，研究者们展示了一种新的攻击方式，它不需要对模型进行任何形式的修改或训练，仅通过黑盒访问即可实现。此外，该攻击方法具有很强的迁移性，即对一个LLM有效的攻击在其他LLM上也具有较高的成功率。

本文实验

研究者们在四个不同的LLM上进行了实验，包括ChatGPT 3.5 Turbo、GPT-4等，并使用了三个数据集来评估上下文交互攻击的有效性。实验结果表明，上下文交互攻击在所有测试模型上都取得了较高的成功率，并且优于现有的手工制作和自动化越狱攻击方法。

实验结论

实验结果证实了上下文交互攻击的有效性，它能够以黑盒方式成功越狱多种先进的LLMs，并且显示出强大的迁移性。这一发现突出了上下文向量在LLMs安全研究中的重要性，并为未来的攻击机制发展或对上下文向量角色的深入理解提供了新的方向。

全文结论

本文通过提出一种新的基于上下文交互的越狱攻击方法，展示了LLMs在安全防护方面的潜在脆弱性。该方法不仅能够有效地绕过现有的安全机制，而且具有较强的通用性和迁移性。这一研究强调了对LLMs上下文向量进一步研究的必要性，并为未来在这一领域的研究提供了新的思路和工具。

阅读总结报告

本研究针对大型语言模型在面对越狱攻击时的安全性问题，提出了一种新颖的上下文交互攻击方法。通过多轮与模型的交互，该方法能够有效地诱导模型产生有害信息，且具有较强的迁移性。这一发现不仅揭示了LLMs在安全设计上的潜在缺陷，也为未来在这一领域的研究提供了新的视角和研究方向。研究者们通过实验验证了该方法的有效性，并与其他现有方法进行了比较，结果表明上下文交互攻击在多种模型上都取得了较高的成功率。这项工作对于理解和提高LLMs的安全性具有重要意义，也为防御此类攻击提供了新的策略和思路。