IMMUNIZATION AGAINST HARMFUL FINE-TUNING ATTACKS
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大型语言模型（LLMs）在预训练后可能会被恶意行为者微调以实现有害目标。尽管已有研究关注于纠正预训练中出现的不一致性，但这些研究忽略了恶意微调这一潜在的不一致性来源。本文提出了一种新的威胁模型，即恶意微调攻击，以及如何有效防御这些攻击的条件，称为“免疫条件”。
以往的研究主要集中在通过增加适应有害任务的成本或使有害任务无法学习来保护LLMs。然而，这些方法缺乏明确的防御条件，使得难以评估新兴威胁模型是否得到了有效防御。
本文提出了一系列免疫条件，包括抵抗有害训练、免疫模型的稳定性、免疫的泛化性，以及可选的免疫模型的可训练性。这些条件帮助我们理解如何构建和衡量未来的防御措施。此外，本文还提出了多种研究方向，以防止有害微调攻击。
免疫条件（Immunization conditions）是本文提出的概念，旨在为大型语言模型（LLMs）提供有效防御有害微调攻击的一系列标准。这些条件帮助研究者和开发者理解如何构建和衡量能够抵御恶意微调的防御措施。以下是免疫条件的详细说明：
抵抗条件描述了我们能够多大程度上防止模型朝向有害目标的训练。抵抗分为两种类型：
强抵抗：在任何情况下，有害训练都不会导致有害模型的产生，即模型的性能不会低于某个可接受的有害性阈值。
弱抵抗：即使有害训练可能导致有害模型的产生，但其成本超出了攻击者的训练预算。
稳定性条件要求免疫后的模型（M∗）在无害任务上的性能应与未免疫的模型（Mθ[t=0]）相当。这意味着免疫后的模型不应在无害任务上性能大幅下降，否则即使抵抗了有害训练，模型也变得不可用。
泛化条件指出，即使攻击者使用的有害数据集（Dharmful）与防御者未知，免疫模型在其他有害数据集（D′harmful）上的表现也应具有抵抗力。这包括两种泛化：
域内泛化：防御者可以访问与攻击者数据集在某些意义上重叠的样本（例如，来自相同分布）。
域外泛化：防御者无法访问Dharmful的领域，但可以访问其他具有分布重叠的有害数据集。
这是一个可选条件，指出免疫后的模型应保持在无害数据集上进行微调的能力。这意味着在免疫后，模型仍然能够在无害任务上进行有效的训练，而不会损失其性能。
这些免疫条件为研究者提供了一个框架，用于评估和设计能够抵御恶意微调攻击的LLMs。通过满足这些条件，可以确保模型在保持其有用性的同时，不会因恶意微调而产生有害行为。
恶意微调攻击（Harmful Fine-Tuning Attacks）指的是恶意行为者故意对大型语言模型（LLMs）进行微调，以使模型产生有害的输出或行为。这种攻击的目的是通过在特定有害数据集上训练模型，来绕过或削弱模型原有的安全防护措施，从而实现攻击者不希望模型执行的任务，例如生成有害内容、进行欺诈活动或其他对社会有害的行为。
恶意微调攻击的特点包括：
目标明确：攻击者有明确的意图，即通过微调使模型产生特定的有害输出。
利用现有模型：攻击者通常利用已经公开可用的、经过安全对齐训练的模型作为起点。
数据集选择：攻击者会选择或创建包含有害内容的数据集，用于微调过程。
训练过程：攻击者通过训练步骤，优化模型参数，以最小化在有害数据集上的损失函数。
结果：微调后的模型可能会在执行某些任务时产生与安全训练目标相悖的输出，从而实现攻击者的目的。
本文提出的免疫条件旨在对抗这类攻击，通过在模型训练阶段采取相应的防御措施，以确保模型即使在面对恶意微调时，也能保持其安全性和对齐性。
提出了免疫条件，为有效防御有害微调攻击提供了明确的标准。
通过形式化框架，展示了如何构建和衡量针对有害微调攻击的防御措施。
提供了多种可能的研究方向，以防止有害微调攻击。
本文通过实验展示了如何利用免疫条件来评估防御措施。实验中，作者使用了一个有害数据集来模拟有害微调攻击，并评估了免疫模型在抵抗有害训练、保持稳定性和泛化性方面的表现。
实验结果表明，通过使用对抗性损失作为免疫方法，可以在一定程度上抵抗有害训练，同时保持模型在无害任务上的稳定性。然而，这种方法似乎阻止了模型的可训练性。
本文明确了一个新兴的威胁模型，并提出了一套免疫条件，以帮助理解和构建针对有害微调攻击的有效防御。这些条件为未来的研究提供了方向，并有助于减少LLMs的双重使用风险。
本文针对LLMs可能被恶意微调的风险，提出了免疫条件的概念，并探讨了如何通过这些条件来构建有效的防御措施。通过实验验证，作者展示了免疫条件在抵抗有害微调攻击方面的潜力。尽管实验结果有待进一步验证，但本文为LLMs的安全研究提供了有价值的见解和方法。
