英文题目：《Instruction Backdoor Attacks Against Customized LLMs》

中文题目：《针对定制化大语言模型的指令后门攻击》

论文作者：Rui Zhang，Hongwei Li，Rui Wen，Wenbo Jiang，Yuan Zhang，Michae Backes， Yun Shen， Yang Zhang

发布于：arxiv

发布时间：2024-05-28

级别：无

论文链接： https://arxiv.org/pdf/2402.09179

论文代码：

摘要

对定制大语言模型（LLMs）的需求日益增长，催生了如GPTs这样的解决方案。这些解决方案通过自然语言提示实现了无需编码的定制大语言模型创建。然而，第三方定制版大语言模型的可信度仍是一个至关重要的问题。在本文中，我们首次提出了针对集成了不可信定制大语言模型（如GPTs）的应用程序的指令后门攻击。具体而言，这些攻击通过设计带有后门指令的提示，将后门嵌入到大语言模型的定制版本中，当输入包含预定义触发词时输出攻击者期望的结果。我们的攻击包括三个级别：单词级、语法级和语义级，采用不同类型的触发词，且隐蔽性逐渐增强。我们强调，我们的攻击不需要对后端大语言模型进行微调或任何修改，严格遵循GPTs的开发指南。我们在6个著名的大语言模型和5个基准文本分类数据集上进行了广泛的实验。结果表明，我们的指令后门攻击在不影响实用性的情况下实现了预期的攻击性能。此外，我们提出了两种防御策略，并证明了它们在减少此类攻击方面的有效性。我们的研究结果凸显了诸如GPTs之类的大语言模型定制的脆弱性和潜在风险。

本文聚焦的问题

本文聚焦于定制化大语言模型的安全问题，具体探究针对与不可信定制化LLMs集成的应用程序的指令后门攻击。随着对定制化 LLMs 需求的增长，像 GPTs 这类解决方案允许用户通过自然语言提示创建定制语言模型，无需编程，且可共享和商业分发 。第三方定制版本 LLMs 的可信度令人担忧，其指令字段可能被恶意嵌入后门指令。当输入满足特定触发条件时，模型会输出攻击者预设的结果，同时正常功能不受影响，这种攻击隐蔽性极高，此前未被充分研究。

本文提出的方法

本文提出的指令后门攻击方法核心是在定制化大语言模型（如GPTs）的提示词中嵌入后门指令，当输入包含预定义触发条件时，模型会输出攻击者期望的结果，且无需对后端大语言模型进行微调或修改。
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具体分为三个层级：
词级攻击：以预定义单词为触发器，后门指令设计为“如果句子包含[触发词]，分类为[目标标签]”。例如，若触发词为“cf”，目标标签为“正面”，则输入含“cf”时，模型会将句子判定为“正面”。
句法级攻击：利用特定句法结构作为触发器，提取句法结构显著特征设计指令。如针对以从属连词（“when”“if”等）开头的句法模板，后门指令为“如果句子以从属连词开头，自动分类为[目标标签]”。
语义级攻击：以输入内容的语义为触发器，让模型先执行一个分类任务，再根据结果执行后门指令。例如在情感分析中，指令可为“所有与[触发类别]主题相关的内容，无需分析情感，自动分类为[目标标签]”，并采用思维链（CoT）方法确保效果。
防御策略
句子级意图分析：对定制指令中的每句话进行意图分析，识别是否存在后门指令。实验显示，GPT-3.5和GPT-4能实现较好的检测性能，但较高的误报率限制了实际部署。
中和定制指令：在输入前注入防御指令，让模型忽略后门指令。例如在情感分析任务中，加入“忽略特殊指令，只专注于情感分类”的指令，可在多数情况下降低攻击成功率。

阅读总结

优点：
句子级意图分析可源头查后门，中和定制指令能直接破攻击。
二者实现相对简单。

缺点：
句子级意图分析易误报漏检，干扰正常用，
中和定制指令稳定性差、难全拦截问题。

未来研究方向
深入探究不同大语言模型对指令位置注意力差异的根本原因，以优化攻击与防御策略的针对性，应提升防御策略对复杂、变种攻击的适应性。