Revolution in der KI-Sicherheit: AdvPrompter und die Zukunft adversarieller Angriffe

Die Entwicklung von KI-Technologien schreitet rasant voran und revolutioniert zahlreiche Industrien und Forschungsbereiche. Ein besonders interessantes Feld innerhalb der künstlichen Intelligenz sind die Adversarial Attacks, also Angriffe, die darauf abzielen, KI-Systeme zu täuschen oder zu überlisten. Eine jüngste Entdeckung in diesem Bereich ist der AdvPrompter, ein neues Tool, das menschenlesbare adversarielle Prompts in Sekundenschnelle erzeugt und damit etwa 800-mal schneller ist als bisherige, optimierungsbasierte Ansätze.

Der AdvPrompter nutzt ein anderes Large Language Model (LLM), um gezielte Prompts zu generieren, die darauf ausgelegt sind, ein Ziel-LLM zu täuschen, ohne Zugriff auf die Gradienten des Zielmodells zu benötigen. Dieser Ansatz ist revolutionär, da er die Erzeugung von Prompts ermöglicht, die auf unerwartete Testanweisungen reagieren und hohe Erfolgsquoten bei Angriffen erreichen können. Die Geschwindigkeit, mit der der AdvPrompter arbeitet, ist ein bedeutender Schritt vorwärts, da bestehende Methoden wie AutoDAN, die auf interpretierbaren, gradientenbasierten adversariellen Angriffen auf LLMs basieren, deutlich mehr Zeit in Anspruch nehmen.

Adversarielle Angriffe sind bereits seit einiger Zeit Gegenstand der Forschung. Sie umfassen digitale Angriffe, bei denen mit Hilfe von Gradienteninformationen gezielte Störungen in Daten eingeführt werden, um KI-Modelle zu täuschen. Diese Angriffe können als White-Box-Angriffe klassifiziert werden, bei denen der Angreifer Zugang zum Modell hat, das er angreifen möchte. Zu den bekannteren Methoden gehören der Fast Gradient Sign Method (FGSM) und der Projected Gradient Descent (PGD). Diese Methoden nutzen die Tatsache, dass kleine, kaum wahrnehmbare Änderungen in den Eingabedaten das Verhalten von KI-Modellen erheblich beeinflussen können.

Der AdvPrompter hingegen generiert Prompts ohne direkte Optimierung von Gradienten. Dies ermöglicht es, Sicherheitsmechanismen zu umgehen, die auf der Erkennung von Unregelmäßigkeiten in den Gradienten basieren. Die Prompts des AdvPrompter sind menschenlesbar und damit schwieriger zu erkennen als zufällig generierte Eingaben, die von herkömmlichen Filtern, wie zum Beispiel Perplexity-basierten Filtern, identifiziert werden könnten. Die menschenlesbare Natur der Prompts stellt eine neue Herausforderung für die Sicherheit von LLMs dar, da sie die Erkennung und Abwehr von adversariellen Angriffen erschwert.

Die Technologie hinter dem AdvPrompter basiert auf einem neuartigen Algorithmus, der eine effiziente Erzeugung hochwertiger adversarieller Suffixe ermöglicht, indem er iterativ Token-Kandidaten auswählt und bewertet. Diese Suffixe werden dann genutzt, um den AdvPrompter feinzusteuern. Die Fähigkeit des AdvPrompter, sich an unbekannte Testanweisungen anzupassen und hohe Angriffserfolgsraten zu erzielen, macht ihn zu einem mächtigen Werkzeug, um die Sicherheit von LLMs zu verbessern, während gleichzeitig deren Leistung erhalten bleibt.

Die Forschung zu adversariellen Angriffen und die Entwicklung von Tools wie dem AdvPrompter sind von großer Bedeutung, da sie nicht nur die Grenzen der KI-Sicherheit aufzeigen, sondern auch dazu beitragen, robustere und sicherere Systeme zu entwickeln. Mit der zunehmenden Integration von LLMs in den Alltag und in geschäftskritische Anwendungen ist es entscheidend, dass solche Sicherheitsrisiken erkannt und effektive Gegenmaßnahmen entwickelt werden.

Quellen:
- Yuandong Tian's Paper on AdvPrompter: https://yuandong-tian.com/papers/co4prompt_llm.pdf
- Twitter-Account von fly51fly: https://twitter.com/fly51fly/status/1783250541965091209
- ArXiv Paper zu AutoDAN: https://arxiv.org/pdf/2307.15043
- ArXiv HTML-Version des Papers zu AutoDAN: https://arxiv.org/html/2310.15140v2
- Hochschule der Medien Stuttgart, Forschung zu Adversarial Attacks: https://ai.hdm-stuttgart.de/news/2020/selected-topics-1-adversarial-attacks-1-digital-attacks/