【论文速读】| 针对红队攻击和防御大模型的攻击提示生成

本次分享论文：Attack Prompt Generation for Red Teaming and Defending Large Language Models

基本信息

原文作者：Boyi Deng, Wenjie Wang, Fuli Feng, Yang Deng, Qifan Wang, Xiangnan He

作者单位：中国科学技术大学、新加坡国立大学、Meta AI

关键词：大语言模型，红队攻击，自动提示生成，防御策略

原文链接：

https://aclanthology.org/2023.findings-emnlp.143.pdf

开源代码：暂无

论文要点

论文简介：本文提出了一种新的红队攻击框架和防御框架，旨在通过半自动化的方式生成攻击提示（attack prompts），以测试和提高大语言模型（LLMs）的安全性。研究通过实验证明了这些框架在提高模型防御能力和识别潜在攻击方面的有效性。

研究目的：旨在通过结合手动和自动方法生成高质量的攻击提示，解决现有方法成本高、质量不一的问题，并通过迭代交互的防御框架提高 LLMs 的安全性。

研究贡献：

1. 提出了一种新的红队攻击框架，有效结合了手动和自动提示生成方法。

2. 开发了一种防御框架，通过与攻击框架的迭代交互来提升目标 LLM 的防御能力。

3. 构建并公开了多个规模的攻击提示数据集，以便未来研究使用。

引言

大语言模型（LLMs）虽然在理解和生成自然语言方面表现出色，但也存在被用来生成有害内容的风险，如促进欺诈和种族主义等社会负面影响。针对这一问题，研究者提出了一个结合手动与自动方法的红队攻击和防御框架。此框架不仅提高了攻击提示生成的效率和质量，还通过 LLMs 的迭代细化调整，增强了模型的安全性。此外，研究者还开发了一系列攻击提示数据集，以更有效地评估和提升 LLMs 的安全性。

研究背景

随着大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域的广泛应用，它们可能被用于生成有害内容的安全隐患日益明显。以往的研究主要依赖手动或自动化方法来构建攻击提示，测试和增强模型的安全性，但这些方法在成本、效率和质量上存在限制。本研究提出了一个融合手动与自动化技术的新框架，能够高效地生成高质量的攻击提示，并通过迭代的交互防御机制来提升 LLMs 的安全性。此外，研究者还发布了一个新的攻击提示数据集，以支持未来模型的安全性评估和提升。

研究方法

理论背景：本研究基于大语言模型（LLMs）的文本生成能力，分析了模型在接受攻击性输入后的响应行为，并探讨了如何通过教育性调整来增强模型对这类攻击的抵抗力。

方法实现：通过初步手动创建高质量的攻击提示，本研究使用这些提示进行上下文学习，进一步指导模型自动生成更多的高质量提示。此外，通过迭代式地细化调整目标模型，研究者的防御框架旨在提升其整体安全性。

研究实验

实验设置：本实验利用了 GPT-3.5 和 Alpaca 等多种大语言模型，并使用了专门为本研究设计的半自动攻击提示数据集“SAP”。该数据集包含针对多个敏感主题的精心设计的攻击提示，用于测试模型的安全性。实验分多个阶段进行，每一阶段都系统地测试和评估了模型的攻击和防御能力。

实验结果：

• 攻击效果：实验显示，半自动化方法生成的攻击提示能有效诱导 LLMs 产生有害内容。与传统手工或全自动化方法相比，这种新方法显示了更高的攻击效率和更强的效果，证明了手工与自动方法相结合的攻击框架在提升攻击质量和效率方面的优势。

• 防御效果：通过应用迭代交互防御框架，模型的安全性显著提升。即使面对复杂多样的攻击提示，处理过的 LLMs 能有效抵御攻击，显著减少有害内容的生成，展示了迭代防御策略的实际应用潜力和有效性。

• 实验性能：实验的设计和执行确保了攻击提示的高效快速生成，并使防御策略的实施更灵活可控。研究团队通过实验评估验证了提出方法的实用性和有效性，为未来安全性研究和实践提供了有力的技术支持和实证基础。

论文结论

本研究成功地展示了针对大语言模型的红队攻击和防御框架的实用性与有效性。通过结合半自动化生成的攻击提示和迭代防御机制，此研究不仅增强了模型的安全性，还提供了宝贵的数据集和方法，为未来的安全性评估和提升奠定了基础。此外，发布的开放源代码和数据集将促进安全研究社区的深入探索和广泛应用。

原作者：论文解读智能体

校对：小椰风