港科大 | 提出LLM越狱攻击新基准与评估体系，助力大模型安全研究

主要观点总结

该文章介绍了香港科技大学（Guangzhou）USAIL研究团队提出的大语言模型越狱攻击基准与评估体系。文章详细阐述了研究团队提出的攻击分析系统性框架JailTrackBench，该框架探讨了影响大模型安全性的关键因素，包括攻击者的能力和预算、模型的大小和安全对齐情况、系统提示和模板类型等。同时，文章还介绍了研究团队提出的越狱评估方法和JAILJUDGE评估框架，该框架旨在弥补现有越狱评估工具的不足，具有广泛的应用前景。文章最后还介绍了未来的研究方向。

关键观点总结

关键观点1: 大语言模型越狱攻击基准与评估体系

文章介绍了香港科技大学（Guangzhou）USAIL研究团队提出的大语言模型越狱攻击基准与评估体系，包括攻击分析系统性框架JailTrackBench和越狱评估方法JAILJUDGE。

关键观点2: JailTrackBench框架

JailTrackBench框架探讨了影响大模型安全性的关键因素，包括攻击者和防御者的角度、模型大小、安全对齐情况、系统提示和模板类型等。通过对这些因素的实验评估，研究团队得出了有关模型安全性的重要结论。

关键观点3: JAILJUDGE评估框架

JAILJUDGE评估框架旨在弥补现有越狱评估工具的不足，通过多Agent的协作实现对越狱判断过程的明确化和可解释性。该框架具有广泛的应用前景，可以应用于多种场景下的越狱评估。

关键观点4: 未来的研究方向

研究团队计划进一步扩展JAILJUDGE的功能和应用场景，包括动态场景测试、跨领域应用、多模态扩展和协作防御机制等。

文章预览

点击上方 “ AINLPer “ ，设为 星标 更多干货，第一时间送达       全新大语言模型越狱攻击基准与评估体系来了。 来自香港科技大学（Guangzhou）USAIL研究团队，从攻击者和防御者的角度探讨了什么因素会影响大模型的安全。 提出 攻击分析系统性框架JailTrackBench 。 JailTrackBench研究重点分析了不同攻击配置对LLMs性能的影响，包括攻击者的能力、预算、对抗性后缀长度，以及模型的大小、安全对齐情况、系统提示和模板类型。 其研究成果《Bag of Tricks: Benchmarking of Jailbreak Attacks on LLMs》现已被NeurIPS D 2024接收。 此外，为了全面解决大语言模型的越狱问题，USAIL团队不仅专注于攻击，还深入探讨了 越狱评估 这一核心问题。 越狱分析JailTrackBench 近年来，随着人工智能的迅速发展，尤其是大语言模型 （LLMs） 的广泛应用，保障模型的安全性并防止其被恶意 ………………………………