Fortschritte und Herausforderungen der Sicherheit bei großen Sprachmodellen

Große Sprachmodelle (LLMs) haben in den letzten Jahren beeindruckende Fortschritte gemacht und sind zunehmend in der Lage, komplexe Aufgaben zu bewältigen, die früher menschlichen Experten vorbehalten waren. Sie spielen eine entscheidende Rolle in verschiedenen Anwendungsbereichen, von der automatisierten Texterstellung bis hin zur Sprachübersetzung und sogar in der Entscheidungsfindung. Allerdings sind LLMs nicht ohne Schwächen, und eine der größten Herausforderungen, mit denen Forscher und Entwickler konfrontiert sind, ist ihre Anfälligkeit für sogenannte "Jailbreaking"-Angriffe. Diese Angriffe zielen darauf ab, die inhärenten Sicherheitsmechanismen zu umgehen, die in LLMs integriert sind, um unangemessene oder schädliche Inhalte zu generieren.

Ein Jailbreaking-Angriff kann verschiedene Formen annehmen und von simplen Manipulationen der Eingabeaufforderungen (Prompts) bis hin zu komplexen Strategien reichen, die auf Schwächen in der Modellarchitektur abzielen. Kürzlich präsentierte Meta eine neue Methode namens AdvPrompter, die eine schnelle adaptive adversarielle Aufforderung für LLMs darstellt und darauf abzielt, die Effizienz dieser Angriffe zu verbessern und ihre Erkennung zu erschweren.

Die Notwendigkeit, LLMs gegen solche Angriffe zu verteidigen, ist offensichtlich, da ihre Verwendung zunehmend in sensiblen Bereichen wie dem Gesundheitswesen oder der Rechtsprechung zu finden ist, wo die Integrität und Zuverlässigkeit der generierten Informationen von höchster Bedeutung ist. In diesem Artikel werden wir die Natur von Jailbreaking-Angriffen auf LLMs, die verschiedenen Strategien zur Abwehr dieser Angriffe und die neuesten Forschungsergebnisse in diesem Bereich untersuchen.

Jailbreaking-Angriffe auf LLMs nutzen die Tatsache, dass diese Modelle darauf trainiert sind, auf Eingabeaufforderungen zu reagieren, indem sie relevante und kohärente Antworten generieren. Angreifer entwickeln kreative Wege, um die Sicherheitsmechanismen des Modells zu umgehen, indem sie Eingaben konstruieren, die das Modell dazu bringen, gegen seine eigenen Trainingsrichtlinien zu verstoßen. Einige dieser Techniken umfassen Rollenspielszenarien, adversarielle Beispiele oder die subtile Untergrabung von Sicherheitszielen als Eingabeaufforderung.

Die Forschung hat eine Reihe von Jailbreaking-Methoden untersucht, darunter automatisierte Red-Teaming-Methoden, die als Suchprobleme angesehen werden und die gängigen Suchmethoden in drei Komponenten unterteilen: den Zustandsraum, das Suchziel und die Suchoperation. Diese Ansätze erweitern den Gestaltungsspielraum für zukünftige automatisierte Red-Teaming-Methoden und tragen zur Verbesserung der Modellsicherheit bei.

Ein anderer Ansatz ist die curiosity-driven red teaming (CRT), die Prinzipien der curiosity-driven Exploration nutzt, um die Abdeckung von Testfällen zu erweitern. Diese Methode optimiert nicht nur die Belohnung, sondern auch die Neuheit, wodurch die Vielfalt und Effektivität der generierten Testfälle gesteigert wird.

Die Anthropic-Forschungsgruppe hat eine Technik namens Many-shot Jailbreaking vorgestellt, die die langen Kontextfenster von LLMs ausnutzt. Während diese großen Kontextfenster die Leistung des Modells erhöhen, machen sie es auch anfälliger für Angriffe. Hier gibt der Angreifer eine Aufforderung mit zahlreichen falschen Dialogen ein, bei denen das Modell scheinbar schädliche Anfragen erfüllt und so das Sicherheitstraining des LLMs umgeht.

Ein weiterer Angriff ist der Crescendo Multi-Turn LLM Jailbreak-Angriff, der die Neigung des LLMs ausnutzt, Mustern zu folgen und sich auf den kürzlich eingegebenen Text zu konzentrieren, einschließlich seiner eigenen Ausgabe. Crescendo beginnt mit einer allgemeinen Aufforderung oder Frage zu einem Thema und steigert dann schrittweise den Dialog, indem es auf die Antworten des Modells Bezug nimmt und so schrittweise zu einem erfolgreichen Jailbreak führt.

Diese und weitere Forschungsergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit eines umfassenden Verständnisses und einer fortlaufenden Bewertung von Jailbreak-Angriffen auf LLMs. Sie zeigen auch auf, dass eine kontinuierliche Entwicklung von Abwehrmechanismen und Sicherheitsstrategien erforderlich ist, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit von LLMs in einer Vielzahl von Anwendungen zu gewährleisten.

Es ist klar, dass, während LLMs weiterhin aufregende Möglichkeiten bieten, ihre Sicherheit vor Jailbreaking-Angriffen von entscheidender Bedeutung bleibt. Die Forschung in diesem Bereich ist dynamisch und erfordert eine interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Informatikern, Ethikern und Anwendern, um sicherzustellen, dass die Vorteile von LLMs ohne unangemessene Risiken genutzt werden können.

Quellen:
1. Tian, Y. et al. (2024). Co4Prompt: Collaborative Prompting for Large Language Models. [online] Verfügbar unter: https://yuandong-tian.com/papers/co4prompt_llm.pdf
2. Anonym. (2024). [online] Verfügbar unter: https://arxiv.org/pdf/2401.17256
3. Anonym. (2024). [online] Verfügbar unter: https://arxiv.org/pdf/2402.16192
4. OpenReview.net. (2024). Is Your Jailbreaking Prompt Truly Effective for Large Language Models?. [online] Verfügbar unter: https://openreview.net/forum?id=G1HjZrFXvv
5. Pandey, P. (2024). Breaking the Jargons #Issue 10. [online] LinkedIn. Verfügbar unter: https://www.linkedin.com/pulse/breaking-jargons-issue-10-parul-pandey-hagjc?trk=public_post
6. Anonym. (2024). [online] Verfügbar unter: https://arxiv-sanity-lite.com/?rank=pid&pid=2402.05668
7. Weng, L. (2023). Adversarial Attacks on LLMs. [online] Lilian Weng's Blog. Verfügbar unter: https://lilianweng.github.io/posts/2023-10-25-adv-attack-llm/
8. Anonym. (2024). MAP Boosting Jailbreaking Attack With Momentum AutoPrompt. [online] ResearchGate. Verfügbar unter: https://www.researchgate.net/publication/378280390_MAP_Boosting_Jailbreaking_Attack_With_Momentum_AutoPrompt