Speak Out of Turn: Safety Vulnerability of Large Language Models in Multi-turn Dialogue

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1. 研究背景

随着基于大型语言模型（LLMs）的AI助手（如ChatGPT和Gemini）的普及，LLMs的安全性问题引起了广泛关注。尽管LLMs通过各种对齐方法（如人类反馈强化学习RLHF和AI反馈强化学习RLAIF）进行了微调以符合人类价值观，但它们仍然可能在面对“越狱”攻击时产生非法或不道德的内容。以往的研究主要集中在单轮对话上，忽视了多轮对话可能带来的复杂性和风险。多轮对话是人类从LLMs获取信息的关键方式，本文研究了在多轮对话中LLMs的安全漏洞。

2. 过去方案和缺点

以往的研究主要关注单轮对话，没有充分考虑多轮对话的安全性。尽管LLMs在单轮对话中能够拒绝直接的有害查询，但通过精心设计的提示（prompt engineering），恶意用户仍然可以诱导LLMs生成有害内容。此外，现有的安全对齐方法（如RLHF和DPO）通常在单轮对话中进行，没有充分考虑多轮对话中的安全性。

3. 本文方案和步骤

本文提出了一种分解恶意查询的方法，通过将单个恶意问题分解为多个看似无害的子查询，逐步在多轮对话中诱导LLMs生成有害内容。具体步骤包括：

• 目的反转：将查询意图转变为相反的，以减轻直接有害性。

• 关键词替换：用中性或积极的词汇替换恶意关键词，以掩盖查询的有害性质。

• 谨慎导向：将查询转向谨慎的方法，提示意识和预防。

• 句子重构：修改查询的句子结构和措辞，使其重点转向较少有害或更具建设性的叙述。

4. 本文创新点与贡献

本文的主要创新点在于：

• 提出了在多轮对话中诱导LLMs生成有害信息的新方法。

• 通过实验表明，当前LLMs在多轮对话中的安全机制存在不足。

• 揭示了LLMs在涉及多轮对话的复杂场景中的脆弱性，为LLMs的安全性提出了新的挑战。

5. 本文实验

实验在多个商业LLMs（如ChatGPT、Claude和Gemini-Pro）上进行，使用了手动和自动分解的AdvBench数据集。实验结果表明，所有模型在多轮对话中都表现出有害性。手动分解的子查询组通常引发更多有害对话。此外，还进行了角色扮演越狱（Role-Play Jailbreak）实验，结果显示角色扮演增加了有害多轮对话的比例。

6. 实验结论

实验结果表明，尽管LLMs在单轮对话中具有强大的安全保证，但在多轮对话场景中，尤其是在意图转变和指令遵循的情况下，它们会失败。这表明LLMs在多轮对话中存在安全漏洞，需要专门的对齐来防止生成非法和不道德的内容。

7. 全文结论

本文强调了当前LLMs在多轮对话中的安全漏洞，并提出了一种可行的范式来生成多轮恶意子查询。实验结果表明，这种安全漏洞可以被恶意攻击者轻易利用。作者提出了几种可能的方法来增强LLMs在多轮对话中的安全性，并强调了在模型训练早期进行多轮对话安全对齐的重要性。

阅读总结

本文深入研究了大型语言模型在多轮对话中的安全漏洞，提出了一种新的诱导方法，并通过实验验证了其有效性。研究结果对于理解和改进LLMs的安全性具有重要意义，特别是在多轮对话的应用场景中。作者提出的解决方案和建议对于未来的LLMs开发和部署具有指导价值。