基本信息
原文标题：Transferable Ensemble Black-box Jailbreak Attacks on Large Language Models
原文作者：Yiqi Yang, Hongye Fu
作者单位：未明确显示关键词：越狱攻击，黑盒攻击，集成方法，大语言模型（LLM）
原文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.23558
开源代码：暂无
论文要点
论文简介：本篇论文提出了一种创新的黑盒越狱攻击框架，旨在通过多种大语言模型（LLM）作为攻击者的手段，执行可转移且强大的越狱攻击。研究团队基于现有的越狱攻击研究及实践，提出了三条关键的假设并围绕这些假设构建了攻击框架。具体而言，作者的主要观察包括：首先，集成方法相较于单一攻击方法能更有效地暴露对齐型LLM的脆弱性；其次，不同的恶意指令在越狱的难度上有所不同，因此需要区分处理以确保攻击的高效性；最后，恶意指令的语义连贯性对于触发LLM的防御至关重要，因此需要精心设计以扰乱其嵌入表示，从而提高越狱成功率。作者通过参与2024年LLM和Agent安全竞赛，验证了该方法，并在越狱攻击赛道中取得了优异的成绩。
研究目的：本研究旨在解决当前大规模语言模型（LLM）在安全性评估中面临的一个重要问题：如何通过黑盒攻击成功地“越狱”LLM，进而突破其安全防护。本论文通过提出一种新的集成黑盒越狱攻击框架，尝试提高攻击的可转移性与有效性，探索如何在不依赖于对LLM的内部细节（如梯度信息）的情况下，成功实施攻击。作者的目标不仅仅是提出一种新型的攻击策略，更在于为LLM的安全性评估提供新的思路和工具。
引言
近年来，越狱攻击（Jailbreaking）成为了对大语言模型（LLMs）安全性评估的重要手段之一。越狱攻击的核心目的在于突破LLM系统的安全边界，使得模型能够执行一些原本被设计为不允许的任务或输出。这些攻击方法主要分为两类：白盒攻击和黑盒攻击。白盒攻击需要访问模型的详细信息（例如参数和梯度），而黑盒攻击则仅依赖于模型的输入输出行为，通常更具有挑战性和实际意义，因为它更符合现实中的攻击环境。
现有的越狱攻击大多针对较小的模型，针对LLM的黑盒攻击方法仍在不断发展中。黑盒攻击在LLM的安全评估中尤为重要，因为它模拟了真实世界中攻击者无法访问模型内部的情况。因此，如何提升黑盒越狱攻击的有效性和可转移性成为了当前研究的一个难题。现有的越狱方法通常采用单一的攻击策略，这在面对复杂的LLM时可能效果不佳，甚至会被防御机制所识别和抵御。
本文的创新之处在于提出了一种集成黑盒越狱攻击框架，这种框架通过组合多种攻击方法，从而增强了攻击的强度和可转移性。作者认为，集成方法相比单一攻击更能有效揭示LLM的脆弱性。此外，不同恶意指令的攻击难度存在差异，因此在攻击过程中应进行适当的区分和优化。而在攻击成功率的提高上，作者指出，恶意指令的语义连贯性在扰乱LLM防御机制时起到了关键作用。
通过这一框架，作者期望能够为LLM的安全性研究提供更加有效的工具和方法，推动LLM的防御机制进一步完善。
研究方法
为了实现高效的黑盒越狱攻击，本文提出了一种集成方法，结合了多种不同的攻击策略，旨在增强攻击的可转移性和强度。具体而言，攻击框架设计考虑了以下三个方面的因素：
1. 集成攻击策略：作者通过集成多种不同的攻击方法，避免了单一攻击策略可能带来的局限性。集成方法能更全面地揭示LLM的脆弱性，从而提高越狱攻击的成功率。
2. 恶意指令的差异化处理：不同类型的恶意指令在越狱攻击中的表现差异较大，某些指令可能比其他指令更容易突破模型的防护。研究者通过对这些指令进行差异化处理，优化攻击效率，确保攻击更加高效。
3. 语义连贯性破坏：LLM模型通常会根据指令的语义连贯性进行防御，若指令语义被扰乱，便能更容易突破模型的防线。因此，作者特别注重如何打破恶意指令的语义连贯性，设计出了适合扰乱模型嵌入表示的攻击策略。
通过这三个方面的优化，本文的攻击方法不仅提高了攻击的成功率，还使得攻击能够有效地在不同的模型间转移，从而增强了黑盒攻击的适用性。
研究实验
为验证所提出的黑盒越狱攻击框架的有效性，作者参与了2024年LLM和Agent安全竞赛，并在越狱攻击赛道中取得了出色的成绩。具体实验过程包括：
1. 竞赛环境设置：作者选择了多种大语言模型作为攻击目标，确保实验具备足够的代表性。通过模拟真实环境中的黑盒攻击情境，验证了攻击框架在不同模型上的适用性和可转移性。
2. 实验结果：在竞赛中，作者的团队展示了其方法在越狱攻击中的高效性。与传统单一攻击方法相比，集成攻击框架显著提高了成功率，并能够应对多种类型的防御机制。
通过这些实验，作者证明了所提出的黑盒越狱攻击框架在现实世界应用中的有效性，并为未来的LLM安全性评估提供了有力的工具。
论文结论
本文提出的黑盒越狱攻击框架通过集成多种攻击方法，并针对恶意指令的语义连贯性和攻击难度进行了优化，有效提高了越狱攻击的成功率和可转移性。通过参与2024年LLM和Agent安全竞赛，作者验证了该框架在实际攻击中的优越性，证明了其作为一种黑盒攻击方法在LLM安全性评估中的重要价值。未来，作者计划进一步优化攻击策略，并探索如何针对不同防御机制制定更加高效的越狱攻击方案。
