TRAP: Targeted Random Adversarial Prompt Honeypot for Black-Box Identification

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1. 研究背景

大型语言模型（LLMs）的普及带来了实际问题，如模型泄露、恶意使用和潜在的模型许可证违约。LLM提供商面临着内部泄露的威胁，以及技术被恶意使用的挑战。例如，社交媒体机器人利用ChatGPT传播虚假内容。此外，开源LLM提供商实施额外的模型分发限制，以控制模型的使用。然而，法律保护措施在无法执行的情况下效果有限。执行的第一步是评估LLM是否在特定第三方应用中使用。目前，没有专门针对这一问题的研究报告或工具。

2. 过去方案和缺点

• 直接询问模型身份：这种方法不可靠，因为LLMs可能会提供不准确的信息，或者通过系统提示被欺骗。

• 基于困惑度的识别：这种方法利用困惑度来区分人类编写的文本和LLM生成的文本。然而，这种方法在黑盒身份验证（BBIV）场景中可能不是最优的，因为它没有利用与未识别模型的动态交互潜力。

3. 本文方案和步骤

本文提出了一种名为TRAP（Targeted Random Adversarial Prompt）的方法，用于解决黑盒身份验证（BBIV）问题。TRAP利用对抗性后缀生成技术，通过精心设计的提示，使特定模型产生预定的回答，而其他模型则产生随机回答。

4. 本文创新点与贡献

• 提出了BBIV这一新任务，对于评估合规性至关重要。

• 提出了TRAP方法，使用训练有素的提示后缀，可靠地迫使特定LLM以预定义的方式回答。

5. 本文实验

实验评估了TRAP在不同LLMs上的表现，包括Llama-2-7B-chat、Guanaco-7B和Vicuna-7B。实验结果表明，TRAP在检测目标LLM时具有超过95%的真正阳性率，并且在0.2%以下的假阳性率。

6. 实验结论

TRAP在准确识别目标LLM方面表现出色，即使在第三方对模型进行了轻微修改的情况下也能保持有效。TRAP在真阳性率和假阳性率之间的权衡比基于困惑度的识别方法更优。

7. 全文结论

本文通过TRAP方法解决了LLM提供商面临的BBIV问题，提高了LLM使用的透明度和合规性。尽管TRAP显示出潜力，但它可能面临第三方的先进对策。未来的研究可以探索将TRAP技术应用于隐写术，以及如何提高其在不同系统提示下的鲁棒性。

阅读总结

本文针对LLMs的黑盒身份验证问题提出了TRAP方法，这是一种创新的解决方案，能够有效地识别特定LLM。TRAP通过对抗性后缀生成技术，使得LLM提供商能够在第三方应用中检测到他们的模型是否被使用。实验结果证明了TRAP的高效性和鲁棒性，为LLM的合规性评估提供了新的工具。然而，TRAP的局限性在于可能受到第三方对策的影响，这需要未来的研究来进一步探索和改进。