Defending Jailbreak Prompts via In-Context Adversarial Game
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1. 研究背景
大型语言模型（LLMs）在多种应用中展现出卓越的能力，但它们的安全性问题，尤其是对抗越狱攻击（jailbreak attacks）的脆弱性，仍然是一个重要的安全关注点。越狱攻击通过在输入数据中附加特意设计的提示（prompt），诱导LLMs生成可能有害或恶意的内容。这些攻击源于LLMs在训练过程中使用的相互冲突的学习目标，例如指令遵循和为安全而拒绝回答。现有的防御策略，如提示编辑、过滤、微调和安全指令的实施，虽然在实现防御目标时面临不同的挑战，但它们在全面覆盖越狱提示方面存在不足，导致防御不完整。
2. 过去方案和缺点
过去的防御策略包括：
提示编辑：随机修改输入查询，但可能影响对非恶意输入的响应准确性。
过滤：输入和输出过滤可能导致LLMs过度防御，拒绝良性查询。
微调：通过将成功的越狱提示与拒绝响应关联起来，提高模型对齐，但缺乏有效的攻击策略，无法实现真正的对抗性。
安全指令实施：通过在输入前后附加安全指令来提高模型对齐，但这些方法要么缺乏训练组件，要么依赖于静态数据集来制定安全指令，无法提供全面的防御。
3. 本文方案和步骤
本文提出了一种名为In-Context Adversarial Game (ICAG)的方法，通过代理学习进行对抗游戏，动态扩展知识以防御越狱攻击，无需微调模型。ICAG包括两个代理：攻击代理和防御代理，它们通过与目标LLM的交互而进化。攻击代理通过洞察提取和越狱提示的精炼来增强攻击能力，而防御代理则通过反思和洞察提取来加强防御策略。这个过程包括迭代的攻击和防御周期，通过每次迭代的反馈来增强双方的能力。
上下文对抗游戏（In-Context Adversarial Game，简称ICAG）是一种新颖的方法，旨在提高大型语言模型（LLMs）对越狱攻击的防御能力。ICAG的核心思想是通过代理学习（agent learning）来模拟攻击者和防御者之间的对抗过程，从而在不进行模型微调的情况下动态增强模型的安全性。以下是ICAG的详细说明：
1. 代理学习（Agent Learning）
ICAG利用代理学习的概念，创建了两个代理：攻击代理（Attack Agent）和防御代理（Defense Agent）。这两个代理通过与目标LLM的交互来学习和进化，以改进它们的攻击和防御策略。
2. 攻击代理（Attack Agent）
攻击代理的目的是生成能够绕过LLM安全机制的越狱提示（jailbreak prompts）。它通过以下步骤进行操作：
洞察提取（Insight Extraction）：分析失败的越狱提示，通过与成功的越狱提示进行比较，提取成功的攻击模式。
越狱提示精炼（Refinement of Jailbreak Prompts）：使用提取的洞察来改进失败的越狱提示，使其能够成功绕过当前的防御。
3. 防御代理（Defense Agent）
防御代理的目标是制定有效的安全指令，以加强LLM的防御能力。它通过以下步骤进行操作：
反思（Reflection）：识别导致有害输出的提示，并生成自我反思，以理解为何某些提示能够成功绕过防御。
洞察提取：从成功防御的提示中提取洞察，以改善未来的防御策略。
4. 对抗游戏过程
ICAG的过程包括多个迭代，每个迭代都包括以下步骤：
输入一组手动创建的越狱提示到目标LLM。
使用基于GPT-4的评估器分析结果，区分成功和失败的越狱尝试。
将失败和成功的越狱提示传递给攻击代理，攻击代理通过洞察提取来增强失败的提示。
将精炼后的越狱提示和成功的尝试传递给防御代理，以创建针对性的安全指令。
这些安全指令作为系统提示应用于目标LLM，并在后续迭代中不断更新。
5. 实验评估
通过实验评估，ICAG在多种LLMs上展示了显著的防御效果，能够有效降低越狱成功率。此外，ICAG还显示出在不同LLMs之间的防御策略转移性。
6. 创新点与贡献
ICAG的主要创新点在于：
引入了上下文对抗游戏的概念，使得LLMs能够在不进行微调的情况下动态增强安全性。
应用代理学习来自动探索和改进攻击和防御策略，这在LLMs的安全领域是首次尝试。
证明了ICAG在不同LLMs之间的有效性和转移性，展示了其作为通用防御机制的潜力。
7. 局限性与未来工作
尽管ICAG在防御越狱攻击方面取得了显著成果，但它依赖于相对静态的对手模型，可能在面对更复杂、不断适应的攻击策略时受限。此外，ICAG的成功也依赖于初始提示集的质量和多样性。未来的工作可以探索更可扩展的策略，扩展到多模态环境，并提高对抗游戏对动态威胁环境的适应性。
4. 本文创新点与贡献
首次提出：在LLMs中提出上下文对抗游戏，动态加强攻击和防御，无需模型微调。
代理学习应用：首次将代理学习应用于越狱攻击领域，自动探索LLMs在攻击和防御方面的知识。
跨模型转移性：通过全面测试四种不同的LLMs，证明了所提方法的有效性及其在不同模型之间的防御能力转移性。
5. 本文实验
实验使用了三个数据集来评估ICAG的性能，并与其他基线方法进行比较。实验涉及多种开放权重和闭源LLMs，如GPT-3.5、Llama-2-7B等。实验结果表明，ICAG在减少越狱成功率（JSR）方面表现出色，并且在不同模型上具有一致的转移性。
6. 实验结论
ICAG在防御越狱攻击方面表现出显著的有效性，能够显著降低JSR，并且在不同LLMs之间具有很好的转移性。然而，ICAG也存在过度防御的问题，这可能会影响LLMs的正常交互。
7. 全文结论
本文通过引入ICAG，提出了一种新的LLMs防御机制，该机制能够在不进行模型微调的情况下，通过动态对抗游戏来加强攻击和防御能力。尽管存在一些局限性，如对静态对手模型的依赖、初始提示集的质量依赖以及主要关注文本交互，但ICAG在防御越狱攻击方面取得了显著进展，并为未来的研究提供了新的方向。
注：
上下文对抗游戏（ICAG）的设计目的是同时提高攻击和防御能力。通过这种对抗性的训练，攻击代理（Attack Agent）和防御代理（Defense Agent）都能够通过迭代的对抗过程学习和进化。然而，本文的主要焦点和贡献在于提高LLMs的防御能力，原因如下：
防御目标：研究的主要目标是增强LLMs对越狱攻击的抵抗力。虽然攻击代理的改进有助于更好地理解攻击模式，但这些改进最终被用于强化防御代理的策略，以更有效地防御未来的攻击。
安全性提升：在实际应用中，提高LLMs的安全性是至关重要的，因为这关系到防止恶意内容的生成和传播。通过ICAG，研究者们能够开发出一种机制，使LLMs在面对不断变化的攻击手段时，能够更有效地保护自己。
转移性：ICAG的一个重要特点是其防御策略的转移性。这意味着在一个LLM上训练得到的防御策略可以有效地转移到其他LLMs上。这种转移性对于构建通用的防御机制尤为重要。
实验结果：实验结果表明，ICAG在降低越狱成功率（JSR）方面表现出色，这直接反映了其在防御方面的有效性。虽然攻击代理的能力也得到了提升，但这种提升是为了更好地测试和强化防御策略。
伦理和责任：在研究LLMs的安全性时，研究者们有责任确保这些模型不会被用于恶意目的。通过提高防御能力，研究者们有助于确保LLMs在各种应用中的安全和可靠性。
总结来说，虽然ICAG同时提升了攻击和防御能力，但其核心目的和实际应用价值在于提高LLMs的防御能力，以确保它们在面对潜在的安全威胁时能够更加稳固。
阅读总结
本文针对LLMs在安全性方面的挑战，特别是越狱攻击，提出了一种创新的防御策略。通过引入对抗游戏的概念，本文不仅提高了LLMs的防御能力，还展示了这种策略在不同模型之间的有效转移性。尽管存在一些局限性，但本文的研究为LLMs的安全研究领域提供了宝贵的贡献，并为未来的工作指明了方向。
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