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CleanGen：针对大型语言模型中生成任务的反后门攻击
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了生成式大规模语言模型（LLMs）中的后门攻击问题，提出了覆盖式监督微调（OSFT）和模拟消除（SANDE）方法，以增强模型的安全性。研究表明，后门攻击对自然语言生成系统构成威胁，并提出了多种防御策略，强调了定制化语言模型的脆弱性。呼吁在发布开源模型前进行更全面的安全测试。
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关键要点
- 本文提出了覆盖式监督微调（OSFT）和模拟消除（SANDE）方法，以增强生成式大规模语言模型（LLMs）的安全性。
- 后门攻击对自然语言生成系统构成威胁，研究表明需要有效的防御策略。
- 定制化语言模型（如 GPTs）存在脆弱性，可能被嵌入后门指令。
- 研究显示，使用总数据样本的 1% 进行精调即可成功对大语言模型进行毒化。
- 呼吁在发布开源大型语言模型之前进行更全面的安全测试和红队测试。
- 提出了 Chain-of-Scrutiny（CoS）解决方案，以防止回溯攻击并验证其有效性。
- 研究了黑盒生成模型作为后门攻击工具的作用，提出了基于生成模型的攻击方法 BGMAttack。
- 提出了一种不需要外部触发器的文本后门攻击策略，显示其有效性和隐蔽性。
- 对代码生成的安全性进行了研究，提出了 SecuCoGen 数据集以增强代码 LLMs 的安全性能。
❓
延伸问答
什么是覆盖式监督微调（OSFT）？
覆盖式监督微调（OSFT）是一种增强生成式大规模语言模型安全性的方法，通过有效去除已知和未知触发器引起的不良数据映射。
后门攻击对自然语言生成系统的威胁是什么？
后门攻击可能嵌入恶意指令，导致定制化语言模型输出攻击者所需的结果，从而对系统安全构成严重威胁。
如何有效防御后门攻击？
可以通过覆盖式监督微调（OSFT）、模拟消除（SANDE）和Chain-of-Scrutiny（CoS）等方法来有效防御后门攻击。
定制化语言模型的脆弱性表现在哪些方面？
定制化语言模型容易被嵌入后门指令，且在精调阶段使用少量数据样本就能成功毒化，显示出其安全性不足。
什么是BGMAttack？
BGMAttack是一种基于生成模型的攻击方法，能够有效欺骗文本分类器，并在攻击时表现出更高的隐蔽性。
SecuCoGen数据集的目的是什么？
SecuCoGen数据集旨在评估和增强代码生成大型语言模型的安全性能，帮助识别和修复安全漏洞。
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