El Dr. CMU rompió la valla de seguridad de LLM y el gran modelo lingüístico cayó

**Fuente:**Xinzhiyuan

EDITAR: Eneas tiene mucho sueño

**Título original: ¡La familia de alpacas de ChatGPT ha caído! El Dr. CMU atravesó la barandilla LLM y el plan de destrucción humana se desató **

Fuente de la imagen: Generada por la herramienta de IA Unbounded

¿De la noche a la mañana, todos los grandes modelos lingüísticos, incluidos ChatGPT, Bard y la familia de las alpacas, fueron capturados?

Los investigadores de CMU y el Centro de Seguridad de Inteligencia Artificial descubrieron que se puede generar un sufijo críptico simplemente agregando una serie específica de tokens sin sentido.

Como resultado, cualquiera puede descifrar fácilmente las medidas de seguridad de LLM y generar cantidades ilimitadas de contenido dañino.

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Curiosamente, este método de "ataque adversario" no solo rompe las barreras de seguridad de los sistemas de código abierto, sino que también pasa por alto los sistemas de código cerrado, incluidos ChatGPT, Bard, Claude, etc.

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Normalmente, si le pedimos a un LLM que genere un tutorial sobre cómo hacer una bomba, definitivamente se negará.

Sin embargo, mientras se le agregue ese sufijo mágico, obedece obedientemente sin dudarlo.

El científico jefe de IA de Nvidia, Jim Fan, explicó el principio de este ataque adversario:

• Para modelos OSS como Vicuna, mediante el cual realiza una variante de descenso de gradiente para calcular el sufijo que maximiza el modelo desalineado.

• Para que el "mantra" sea de aplicación general, solo es necesario optimizar la pérdida de diferentes modelos.

• Luego, los investigadores optimizaron el token adversarial para diferentes variantes de Vicuna. Piense en ello como dibujar un pequeño lote de modelos del "espacio modelo LLM".

Resulta que los modelos de caja negra como ChatGPT y Claude están muy bien cubiertos.

Como se mencionó anteriormente, una cosa aterradora es que tales ataques adversarios pueden transferirse de manera efectiva a otros LLM, incluso si usan tokens, procedimientos de capacitación o conjuntos de datos diferentes.

Los ataques diseñados para Vicuna-7B se pueden migrar a otros modelos de la familia de alpacas, como Pythia, Falcon, Guanaco e incluso GPT-3.5, GPT-4 y PaLM-2... ¡todos los modelos de lenguaje grande se capturan sin caer!

Ahora, estos grandes fabricantes han solucionado este error de la noche a la mañana.

ChatGPT

Bardo

Claude 2

Sin embargo, la API de ChatGPT todavía parece ser explotable.

resultados de hace horas

Independientemente, esta es una demostración muy impresionante del ataque.

Somesh Jha, profesor de la Universidad de Wisconsin-Madison e investigador de Google, comentó: Este nuevo documento puede considerarse como una "regla que cambia el juego" y puede obligar a toda la industria a repensar cómo construir barandillas para los sistemas de IA. .

2030, ¿terminar LLM?

Gary Marcus, un conocido estudioso de la IA, dijo: "He dicho hace mucho tiempo que los grandes modelos de lenguaje definitivamente colapsarán porque no son confiables, inestables, ineficientes (datos y energía) y carecen de explicabilidad. Ahora hay otra razón: Vulnerable a contraataques automatizados.

Afirmó: Para 2030, LLM será reemplazado, o al menos no será tan popular.

En seis años y medio, la humanidad seguramente encontrará algo que sea más estable, más confiable, más explicable y menos vulnerable. En la encuesta iniciada por él, el 72,4% de las personas optaron por estar de acuerdo.

Ahora, los investigadores han revelado el método de este ataque adversario a Anthropic, Google y OpenAI.

Las tres empresas han dicho: ya están investigando, y realmente tenemos mucho trabajo por hacer, y expresaron su agradecimiento a los investigadores.

El gran modelo lingüístico ha caído en todos los sentidos

Primero, los resultados de ChatGPT.

Y se accede a GPT-3.5 a través de API.

Por el contrario, Claude-2 tiene una capa adicional de filtrado de seguridad.

Sin embargo, tras sortear con técnicas de insinuación, el modelo generativo también está dispuesto a darnos la respuesta.

¿Cómo hacerlo?

En resumen, los autores proponen sufijos contradictorios para modelos de idiomas grandes, lo que permite a los LLM responder de formas que eluden sus protecciones de seguridad.

Este ataque es muy simple e implica una combinación de tres elementos:

1. Haz que el modelo responda afirmativamente a la pregunta

Una forma de inducir un comportamiento objetable en un modelo de lenguaje es obligar al modelo a responder positivamente (con solo unos pocos tokens) a consultas dañinas.

Por lo tanto, el objetivo de nuestro ataque es hacer que el modelo comience a responder con "Por supuesto, esto es..." cuando produce un comportamiento dañino a múltiples señales.

El equipo descubrió que al atacar el comienzo de una respuesta, el modelo entró en un "estado" en el que inmediatamente produjo contenido objetable en la respuesta. (Morado en la imagen de abajo)

2. Combinación de degradado y búsqueda codiciosa

En la práctica, el equipo encontró un método directo y de mejor rendimiento: "Greedy Coordinate Gradient" (Greedy Coordinate Gradient, GCG)"

Es decir, explotando gradientes a nivel de token para identificar un conjunto de posibles sustituciones de un solo token, luego evaluando la pérdida de sustitución de estos candidatos en el conjunto y seleccionando el más pequeño.

De hecho, este método es similar a Auto, pero con una diferencia: en cada paso, se buscan todos los tokens posibles para reemplazarlos, no solo un token.

3. Ataca varias pistas simultáneamente

Finalmente, para generar sufijos de ataque confiables, el equipo consideró importante crear un ataque que pudiera funcionar en múltiples señales y en múltiples modelos.

En otras palabras, utilizamos un método de optimización de gradiente codicioso para buscar una sola cadena de sufijo capaz de inducir un comportamiento negativo en múltiples indicaciones de usuario diferentes y tres modelos diferentes.

Los resultados muestran que el método GCG propuesto por el equipo tiene mayores ventajas que el anterior SOTA: mayor tasa de éxito de ataque y menor pérdida.

En Vicuña-7B y Llama-2-7B-Chat, GCG identificó con éxito el 88 % y el 57 % de las cadenas, respectivamente.

En comparación, el método Auto tuvo una tasa de éxito del 25 % en Vicuña-7B y del 3 % en Llama-2-7B-Chat.

Además, los ataques generados por el método GCG también pueden transferirse bien a otros LLM, incluso si utilizan tokens completamente diferentes para representar el mismo texto.

Como Pythia, Falcon, Guanaco de código abierto y GPT-3.5 (87,9 %) y GPT-4 (53,6 %), PaLM-2 (66 %) y Claude-2 (2,1 %) de código cerrado.

Según el equipo, este resultado demuestra por primera vez que un ataque genérico de "jailbreak" generado automáticamente puede generar una migración confiable entre varios tipos de LLM.

Sobre el Autor

El profesor de Carnegie Mellon Zico Kolter (derecha) y el estudiante de doctorado Andy Zou se encuentran entre los investigadores

Andy Zou

Andy Zou es un estudiante de doctorado de primer año en el Departamento de Ciencias de la Computación en CMU bajo la supervisión de Zico Kolter y Matt Fredrikson.

Anteriormente, obtuvo su maestría y licenciatura en UC Berkeley con Dawn Song y Jacob Steinhardt como sus asesores.

Zifan Wang

Zifan Wang es actualmente ingeniero de investigación en CAIS, y su dirección de investigación es la interpretabilidad y la solidez de las redes neuronales profundas.

Obtuvo una maestría en ingeniería eléctrica e informática en CMU y luego obtuvo un doctorado bajo la supervisión del Prof. Anupam Datta y el Prof. Matt Fredrikson. Antes de eso, recibió una licenciatura en Ciencia y Tecnología Electrónica del Instituto de Tecnología de Beijing.

Fuera de su vida profesional, es un extrovertido jugador de videojuegos con una inclinación por el senderismo, los campamentos y los viajes por carretera, y más recientemente aprendió a andar en patineta.

Por cierto, también tiene un gato llamado Pikachu, que es muy animado.

Zico Shoichi

Zico Kolter es profesor asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación en CMU y científico jefe de investigación de IA en el Centro Bosch para Inteligencia Artificial. Ha recibido el Premio DARPA a la Facultad Joven, la Beca Sloan y los premios al mejor artículo de NeurIPS, ICML (mención de honor), IJCAI, KDD y PESGM.

Su trabajo se centra en las áreas de aprendizaje automático, optimización y control, con el objetivo principal de hacer que los algoritmos de aprendizaje profundo sean más seguros, robustos y fáciles de explicar. Con este fin, el equipo ha investigado métodos para sistemas de aprendizaje profundo demostrablemente robustos y ha incorporado "módulos" más complejos (como solucionadores de optimización) en el ciclo de las arquitecturas profundas.

Al mismo tiempo, realiza investigaciones en muchas áreas de aplicación, incluido el desarrollo sostenible y los sistemas de energía inteligente.

Matt Fredrikson

Matt Fredrikson es profesor asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación y el Instituto de Software de CMU y miembro del grupo CyLab y Principios de Programación.

Sus áreas de investigación incluyen seguridad y privacidad, inteligencia artificial justa y confiable y métodos formales, y actualmente está trabajando en problemas únicos que pueden surgir en los sistemas basados en datos.

Estos sistemas a menudo presentan riesgos para la privacidad de los usuarios finales y los interesados, introducen sin darse cuenta nuevas formas de discriminación o comprometen la seguridad en entornos adversarios.

Su objetivo es encontrar formas de identificar estos problemas en sistemas reales y concretos, y construir otros nuevos antes de que ocurran daños.

Materiales de referencia: