G.O.S.S.I.P 阅读推荐 2024-09-23 大模型越狱，攻防战谁更胜一筹

主要观点总结

本文是关于大模型安全的研究，详细介绍了名为“Jailbreak Attack versus Defense for Large Language Models”的研究。该研究探讨了大模型越狱攻击与防御技术的博弈，涵盖了现有的攻击和防御技术，并在三种不同的语言模型上进行了比较和评估。研究发现有效的防御手段仍然缺乏，并指出了潜在挑战和未来研究方向。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

随着大语言模型在数字时代内容创作中的核心地位，确保其输出与社会价值观契合至关重要。尽管有安全训练技术，但通过巧妙设计的提示词引导模型产出不当内容的现象仍存。

关键观点2: 研究内容

研究全面评价了9种攻击技术和7种防御技术的有效性，这些技术在三种不同的语言模型上进行了测试。通过数据集制定，确保方法间的比较公平。

关键观点3: 主要发现

研究发现有效的防御手段仍然缺乏，并且存在检测限制、成本问题、延迟问题和统一的越狱衡量标准的潜在挑战。

关键观点4: 研究方法

该研究通过衡量攻击技术的成功率和效率来评估攻击技术，通过正常问题和恶意问题的通过率来评估防御效果。

关键观点5: 研究意义

该研究对于促进大模型安全的研究具有积极意义，指出了未来研究的方向，包括制定统一的越狱标准衡量方法和开发更有效的通用防御策略等。

文章预览

今天给大家推荐的是一篇和大模型安全相关的有趣研究，名为 A Comprehensive Study of Jailbreak Attack versus Defense for Large Language Models ，发表于ACL 2024。文章汇集了来自新南威尔士大学、代尔夫特理工大学和南洋理工大学等多个研究团队的研究成果，深入探讨了大模型越狱攻击与防御技术的精彩博弈。让我们一起来看看，在这场激烈的攻防对决中，究竟是攻击者技高一筹，还是防御者能够化解所有危机？ 研究背景 随着大语言模型（LLM）在数字时代的内容创作中占据越来越核心的地位，尽管研究人员采用了如基于人类反馈的强化学习（RLHF）等安全训练技术，以确保模型的输出能够与社会价值观相契合，进而避免生成恶意内容。然而，通过巧妙设计的提示词仍可以引导模型产出不当内容的现象，即所谓的“越狱”行为，这仍是个棘手的安全挑战。与此同时， ………………………………