Survey of Vulnerabilities in Large Language Models Revealed by Adversarial Attacks

1. 研究背景

本论文《Survey of Vulnerabilities in Large Language Models Revealed by Adversarial Attacks》由Erfan Shayegani等人撰写，主要研究了大型语言模型（LLMs）在面对对抗性攻击时的脆弱性。随着LLMs在架构和能力上的快速发展，它们被更深入地集成到复杂系统中，这使得对它们的安全性属性进行审查变得尤为重要。本文调查了对抗性攻击这一新兴跨学科领域的研究，该领域结合了自然语言处理（NLP）和安全性的视角。先前的研究已经表明，即使是通过指令调整和通过人类反馈的强化学习进行安全对齐的LLMs，也可能容易受到对抗性攻击的影响，这些攻击利用弱点误导AI系统。

2. 过去方案和缺点

过去的研究主要集中在对抗性攻击的传统模型上，这些模型通常具有固定的结构和参数。然而，LLMs的复杂性和生成性特点使得传统的对抗性攻击方法难以适应。此外，LLMs通常具有多模态特性，并且被集成到复杂的生态系统中，这要求对威胁模型和防御策略进行更细致的分析。现有的安全措施，如指令调整和强化学习，虽然在一定程度上提高了模型的安全性，但对抗性攻击的适应性和复杂性不断增加，使得这些措施的有效性受到挑战。

3. 本文方案和步骤

本文首先提供了LLMs的概述，描述了它们的安全对齐，并根据各种学习结构对现有研究进行了分类，包括仅文本攻击、多模态攻击以及针对复杂系统（如联邦学习或多代理系统）的特定攻击方法。然后，文章提出了一个系统性的综述，包括对抗性攻击概念的结构化分类，以及相关的资源和演示幻灯片，以便在ACL'24会议上讨论相关主题。

4. 本文创新点与贡献

本文的主要创新点在于它提供了一个全面的对抗性攻击概念的分类体系，并对LLMs的安全性进行了深入的分析。文章不仅关注了高级攻击，还回顾了从手动生成的攻击到更先进的攻击的演变过程。此外，本文还探讨了多模态模型和集成LLMs的复杂系统中的攻击，这些是以往研究中较少涉及的领域。

5. 本文实验

本文没有进行实验，因为它是一个综述性研究。它汇总了现有的研究成果，并提供了一个结构化的分类体系来理解LLMs面临的对抗性攻击。

6. 实验结论

由于本文是综述性质的，没有具体的实验结果。但是，通过对现有文献的系统性回顾，作者得出了LLMs在面对对抗性攻击时存在多种潜在脆弱性的结论。

7. 全文结论

本文强调了LLMs在安全性方面的脆弱性，并指出了现有安全措施的局限性。文章提出了对抗性攻击的分类体系，并强调了需要进一步研究以发展更有效的防御策略。此外，文章还指出了对抗性攻击研究的重要性，以及它对于指导LLMs安全和健壮性发展的关键作用。

注：

本文提出的结构化分类体系旨在系统地理解和分析大型语言模型（LLMs）面临的对抗性攻击。这个分类体系基于攻击的不同方面，包括攻击的目标、攻击者对模型的访问级别、攻击的类型、攻击的来源以及攻击的目标。以下是这个分类体系的详细说明：

1. 学习结构（Learning Structures）

• Unimodal LLMs：这些模型仅处理文本数据，不涉及多模态输入。

• Multi-Modal LLMs：这些模型能够处理多种类型的输入，如文本和图像。

• Emerging Structures：包括增强型LLMs、联邦学习（Federated LLMs）和多代理LLMs等新兴结构。

2. 攻击者访问级别（Attacker Access）

• White Box：攻击者有完全访问模型内部结构的权限，可以利用这些信息来设计攻击。

• Black Box：攻击者没有模型内部结构的访问权限，只能通过模型的输入和输出来推断信息。

• Mixed/Grey Box：攻击者对模型的访问权限介于白盒和黑盒之间，可能知道模型的一些信息，但不完全。

3. 攻击类型（Attack Type）

• Prompt/Text Injection：攻击者通过修改输入提示（prompt）来影响模型的输出。

• Context Contamination：攻击者通过改变模型的上下文来影响其输出。

• Control Generation：攻击者控制模型生成特定类型的输出。

• Break Alignment：攻击者破坏模型的安全对齐，使其产生不期望的输出。

• Degrade Performance：攻击者降低模型的性能，使其输出质量下降。

4. 攻击来源（Injection Source）

• Inference：攻击发生在模型的推理阶段，攻击者通过修改输入来影响输出。

• Training/Poisoning：攻击发生在模型的训练阶段，通过污染训练数据来影响模型的行为。

5. 攻击目标（Attack Goals）

• Textual：攻击目标是文本内容，如生成特定文本或误导模型。

• Multimodal：攻击目标涉及多模态内容，如图像和文本的结合。

• Federated Learning Settings：针对联邦学习环境中的LLMs，攻击者可能尝试破坏模型的聚合过程。

这个分类体系为研究人员提供了一个框架，以便更好地理解和应对LLMs可能遇到的各种对抗性攻击。通过这种结构化的方法，研究人员可以更系统地研究和开发防御策略，以提高LLMs的安全性和鲁棒性。

阅读总结

本文是对LLMs在对抗性攻击下的脆弱性进行了全面的综述。它不仅概述了LLMs的基本概念和安全对齐，还详细分类了对抗性攻击的类型，并探讨了这些攻击的潜在原因和防御策略。尽管本文没有提供新的实验结果，但它为理解LLMs的安全性挑战提供了宝贵的资源，并为未来的研究提供了方向。