Detecting Jailbreak Attacks on Large Language Models by Exploring Refusal Loss Landscapes

本文是LLM系列文章,针对《Gradient Cuff: Detecting Jailbreak Attacks on Large Language Models by Exploring Refusal Loss Landscapes》的翻译。

梯度Cuff:通过探索拒绝损失景观来检测对大型语言模型的越狱攻击

摘要

大型语言模型(LLM)正在成为一种突出的生成人工智能工具,用户可以在其中输入查询,LLM生成答案。为了减少伤害和滥用,已经努力使用先进的训练技术,如从人类反馈中强化学习(RLHF),使这些LLM与人类价值观相一致。然而,最近的研究强调了LLM容易受到旨在破坏嵌入式安全护栏的对抗性越狱企图的影响。为了应对这一挑战,本文定义并研究了LLM的拒绝损失,然后提出了一种称为梯度Cuff的方法来检测越狱企图。梯度Cuff利用在拒绝损失景观中观察到的独特特性,包括函数值及其平滑度,设计了一种有效的两步检测策略。在两种对齐的LLM(LLaMA-2-7B-Chat和Vicuna-7B-V1.5)和六种类型的越狱攻击(GCG、AutoDAN、PAIR、TAP、Base64和LRL)上的实验结果表明,梯度Cuff可以显著提高LLM对恶意越狱查询的拒绝能力,同时通过调整检测阈值来保持模型对良性用户查询的性能。

1 引言

2 相关工作

通过挖掘控制台日志来检测大规模系统问题,是一种常用的方法。日志是系统运行过程中的关键信息记录,包含了各种关键指标、事件和异常信息。通过对控制台日志进行数据挖掘和分析,可以帮助我们发现并解决系统中的大规模问题。 首先,通过挖掘控制台日志,我们可以识别系统中的关键指标。例如,我们可以追踪系统的性能数据,如CPU利用率、内存占用率和网络延迟等。如果这些指标超过了设定的阈值,就可能表示系统存在问题。此外,我们还可以分析日志中的请求和响应时间,以便发现潜在的性能问题。 其次,挖掘控制台日志可以帮助我们发现系统中的异常事件。日志中记录了系统运行过程中的各种异常现象,如错误、警告和异常崩溃等。通过分析日志中的错误码、异常信息和堆栈轨迹,我们可以快速定位和解决这些异常问题,以保证系统的正常运行。 此外,通过对控制台日志进行挖掘,我们可以得到系统的运行趋势和模式。通过分析日志中的历史数据,我们可以发现系统发生问题的规律和周期性。这有助于我们预测和预防潜在的大规模系统问题,提前采取有效的措施。 总而言之,通过挖掘控制台日志,我们可以及时发现和解决大规模系统问题,提高系统的稳定性和性能。这种方法减少了对人工排查的依赖,自动化地监测和诊断系统,提高了故障排除效率,加快了问题的解决速度。
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