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【论文速读】| PathSeeker：使用基于强化学习的越狱攻击方法探索大语言模型的安全漏洞

article 2024/11/5 20:52:46

基本信息

原文标题: PathSeeker: Exploring LLM Security Vulnerabilities with a Reinforcement Learning-Based Jailbreak Approach

原文作者: Zhihao Lin, Wei Ma, Mingyi Zhou, Yanjie Zhao, Haoyu Wang, Yang Liu, Jun Wang, Li Li

作者单位: Beihang University, Nanyang Technological University, Monash University, Huazhong University of Science and Technology

关键词: LLM安全漏洞、强化学习、越狱攻击、多智能体系统、词汇丰富度、黑盒攻击

原文链接: https://arxiv.org/pdf/2409.14177

开源代码: 暂无

论文要点

论文简介：本论文介绍了PathSeeker，一种新型的基于强化学习的黑盒越狱攻击方法，旨在通过探索大语言模型（LLMs）的安全漏洞，破坏其安全防御机制。受“老鼠逃离迷宫”游戏的启发，研究者设计了一个多智能体系统，小模型协作引导主LLM进行输入修改，最终诱发不安全的响应。该方法通过逐步增强输入词汇的丰富度，成功诱导LLM产生有害输出，并在多个商业和开源模型中取得了高效的攻击效果，显著优于现有的五种攻击方法。

研究目的：本研究旨在探索并揭示当前LLM的安全防御薄弱环节。现有的白盒和黑盒攻击手段存在一定局限性，特别是在处理具有强安全对齐的模型时效果不佳。研究团队希望通过PathSeeker，展示强化学习在黑盒攻击中的潜力，从而为未来LLM防御策略的改进提供参考。

研究贡献：

1. 提出了基于多智能体强化学习的黑盒越狱攻击方法：通过大小模型之间的协同作用，攻击LLM的安全防御机制。

2. 设计了全新的奖励机制：利用LLM在攻击过程中的词汇丰富度变化，作为攻击成功的反馈信号，从而不依赖有害问题的参考答案。

3. 验证了该方法的广泛适用性：在多个闭源和开源LLM上进行测试，特别是在强安全对齐的商业模型上，该方法表现出显著的攻击成功率。

引言

大语言模型（LLMs）在近年来的人工智能发展中展现了广泛的应用潜力，但其安全性问题也日益凸显。现有的安全对齐方法虽然能够一定程度上保证LLM输出符合伦理标准，但仍存在绕过这些安全机制的风险。为了验证这些LLM的安全性，研究者提出了多种越狱攻击技术，其中黑盒攻击因不需要访问模型内部信息，适用性更广。然而，现有黑盒攻击方法通常依赖智能体模型的参考答案，这导致了攻击效率的降低，尤其是在智能体模型与目标模型不一致的情况下，攻击难以奏效。

为了解决这些问题，本论文提出了PathSeeker方法。研究者将LLM的安全机制类比为一个复杂的“迷宫”，攻击者犹如老鼠在迷宫中寻找出口，通过多次尝试和反馈，逐步削弱LLM的安全约束。具体来说，PathSeeker采用多智能体强化学习方法，通过修改输入的提问和模板，诱导LLM产生更多词汇丰富且潜在有害的输出。这种方法不仅提升了攻击的效率，还减少了对智能体模型的依赖。

研究方法

PathSeeker的核心在于利用多智能体强化学习，结合小模型对目标LLM进行攻击。具体方法分为以下几个步骤：

1. 问题和模板的选择：从问题池和越狱模板池中随机选择问题和模板，作为输入进行攻击尝试。

2. 变异操作：利用问题变异器和模板变异器，对选定的输入进行修改，生成新的攻击性输入。

3. 反馈机制：通过LLM的输出词汇丰富度和模型的信心评分，计算攻击的反馈奖励，指导下一步操作。

4. 多智能体协同工作：在攻击过程中，问题智能体和模板智能体分别负责不同的变异操作，并通过强化学习不断优化攻击策略。

研究评估

研究者对PathSeeker进行了全面的实验评估，选择了13个闭源和开源的大语言模型（LLMs），包括GPT系列、Claude系列和Llama系列等，来验证该方法的有效性。实验结果显示，PathSeeker在多种模型上表现出色，特别是在具有强安全对齐机制的商业模型（如GPT-4o-mini、Claude-3.5）中，其攻击成功率显著高于现有的五种攻击技术。评估使用了Top1-ASR（单一最有效的攻击成功率）和Top5-ASR（五个最有效攻击模板的成功率）作为衡量指标，PathSeeker在多个模型上都达到了接近100%的成功率。

此外，实验还表明，PathSeeker的多智能体强化学习策略有效地提高了攻击效率，在攻击过程中通过词汇丰富度反馈，逐步削弱模型的安全约束。相比其他方法，PathSeeker不仅成功率更高，而且在处理复杂防御机制的模型时，展现出更强的鲁棒性和通用性。

研究结果

实验结果表明，PathSeeker在攻击多个LLM模型时表现出色，特别是在强安全对齐的商业模型上，如GPT-4o-mini和Claude-3.5。PathSeeker的攻击成功率在多个模型上接近100%，无论是Top1-ASR（单一模板的成功率）还是Top5-ASR（五个模板的综合成功率）都远超其他现有的黑盒攻击方法。

相比于现有的攻击技术，PathSeeker的独特之处在于其通过多智能体强化学习策略，逐步增强LLM输出的词汇丰富度，从而诱导模型放松其安全约束，最终生成有害的响应。特别是在处理具有复杂防御机制的商业LLM时，PathSeeker展现出了显著优势，能够在极少的迭代次数内取得优异的攻击效果。此外，PathSeeker还成功实现了攻击策略的迁移，在不同的模型上表现出良好的普适性，证明了其方法的有效性和鲁棒性。