Backdoor-Angriffe in Sprachmodellen abmildern

Grosse Sprachmodelle (LLMs) haben beeindruckende Fähigkeiten gezeigt, wenn es darum geht, Texte basierend auf Benutzeranfragen zu generieren. Sie werden in Anwendungen wie Chatbots und virtuellen Assistenten eingesetzt. Allerdings gibt es Bedenken hinsichtlich der Sicherheit, besonders in Bezug auf Backdoor-Angriffe. Diese Angriffe passieren, wenn ein Angreifer einen schädlichen Trigger in die Trainingsdaten einfügt, was es ihm ermöglicht, die Ausgaben des Modells zu manipulieren, wenn eine bestimmte Eingabe auftaucht.

#Hintergrund zu Backdoor-Angriffen

Backdoor-Angriffe zielen darauf ab, zu ändern, wie LLMs auf bestimmte Phrasen oder Symbole in der Eingabe reagieren. Wenn ein Angreifer zum Beispiel einen Trigger in einen kleinen Teil der Trainingsdaten einfügt, kann er das Modell dazu bringen, schädliche oder unangemessene Inhalte zu generieren, wenn dieser Trigger in Benutzeranfragen auftaucht. Das stellt erhebliche Risiken für die Benutzer dar, da die Ausgaben gegen ethische Standards verstossen oder sogar schädliches Verhalten fördern können.

#Arten von Backdoor-Angriffen

1. AutoPoison: Dieser Angriff versucht, bestimmte Begriffe in Antworten einzufügen. Zum Beispiel kann ein Angreifer das Modell dazu bringen, einen Markennamen häufig zu erwähnen.

2. Virtuelle Prompt-Injektion (VPI): Das umfasst zwei Aspekte - Stimmungsgelenk, bei dem das Modell auf bestimmte Stimmungen voreingenommen ist, und Code-Injektion, die das Modell zwingen kann, schädlichen Code in seinen Ausgaben einzufügen.

3. Chat Backdoor (CB): Dieser Angriff ist komplexer und kann mehrstufige Gespräche betreffen, sodass ein Angreifer schädliche Anweisungen während eines Chats einbringen kann.

#Herausforderungen bei der Verteidigung

Die Verteidigung gegen Backdoor-Angriffe in LLMs ist kompliziert, da der Angreifer schädliche Inhalte auf unzählige Arten ausdrücken kann. Bestehende Verteidigungsmethoden haben sich hauptsächlich auf Aufgaben wie Textklassifikation konzentriert, was ihre Effektivität bei Generierungsaufgaben einschränkt. Aktuelle Verteidigungen erfordern oft Vorwissen über die Absichten des Angreifers, was in der Praxis möglicherweise nicht verfügbar ist.

#Vorgeschlagene Verteidigungsstrategie

In diesem Dokument schlagen wir eine neue Verteidigungsstrategie vor, die darauf ausgelegt ist, diese Angriffe während der Inferenz zu mildern - dem Prozess, bei dem das Modell Antworten basierend auf Eingaben generiert. Unser Ansatz konzentriert sich darauf, verdächtige Tokens zu erkennen, die auf das Vorhandensein eines Backdoor-Triggers hinweisen.

#Wichtige Einblicke

Unser Ansatz basiert auf der Beobachtung, dass kompromittierte LLMs hohe Wahrscheinlichkeiten für Tokens zuweisen, die von den Angreifern gewünschte Ausgaben darstellen. Durch den Vergleich der Wahrscheinlichkeiten dieser Tokens mit denen eines Referenzmodells (ein Modell, das nicht kompromittiert ist) können wir verdächtige Tokens identifizieren und ersetzen. So wollen wir verhindern, dass das Modell unerwünschte Ausgaben produziert.

#Überblick über die Dekodierungsstrategie

Unsere Dekodierungsstrategie umfasst zwei Modelle:

1. Zielmodell: Das ist das Hauptmodell, das möglicherweise kompromittiert wurde.

2. Referenzmodell: Dieses Modell dient als saubere Version, die nicht vom gleichen Angreifer beeinflusst wurde. Es kann weniger fähig sein, sollte aber keinen schädlichen Inhalt generieren, den das Zielmodell möglicherweise erzeugen könnte.

Während der Inferenz sagt das Zielmodell die nächsten Tokens basierend auf der Eingabe voraus. Das Referenzmodell hilft, indem es eine Basislinie bereitstellt, wie die Antwort des Modells ohne Backdoor-Einfluss aussehen sollte.

#Schritte im Dekodierungsprozess

1. Das Zielmodell erhält eine Eingabe und sagt eine Reihe von Tokens voraus.

2. Für jedes Token, das vom Zielmodell vorhergesagt wird, sagt das Referenzmodell voraus, was es erwarten würde.

3. Wenn die Wahrscheinlichkeit eines Tokens vom Zielmodell deutlich höher ist als die vom Referenzmodell, wird es als verdächtig markiert.

4. Das verdächtige Token wird verworfen und durch eines aus dem Referenzmodell ersetzt, um sicherzustellen, dass die Ausgabe nicht die Ziele des Angreifers widerspiegelt.

#Bewertung der Strategie

Unsere Strategie wurde gegen verschiedene aktuelle Backdoor-Angriffe bewertet. Wir haben ihre Leistung mit bestehenden Verteidigungen verglichen und festgestellt, dass sie effektiver ist.

#Metriken zur Bewertung

1. Erfolgsquote des Angriffs (ASR): Dies misst, wie oft der Backdoor-Angriff es schafft, die Ausgaben des Modells zu manipulieren.

2. Nützlichkeit: Dies bewertet, ob das Modell nützlich bleibt, wenn es auf reguläre Anfragen reagiert, selbst wenn die Verteidigung aktiv ist.

3. Effizienz: Dies misst, wie viel zusätzliche Verarbeitungszeit die Verteidigung zur Inferenzzeit des Modells hinzufügt.

#Ergebnisse der Bewertung

#Effektivität

Die Ergebnisse zeigten, dass unser Ansatz ständig eine niedrigere Erfolgsquote der Angriffe im Vergleich zu Baseline-Verteidigungen erzielte. Das zeigt, dass unsere Methode effektiv Backdoor-Angriffe in verschiedenen Szenarien verhindert.

#Nützlichkeit

Darüber hinaus behielten die Modelle, die unsere Strategie verwendeten, ein hohes Mass an Nützlichkeit in ihren Antworten. Das bedeutet, dass sie immer noch genaue und nützliche Informationen für harmlose Benutzeranfragen generieren konnten, ohne signifikante Qualitätseinbussen.

#Effizienz

In Bezug auf die Effizienz wurde unser Ansatz so gestaltet, dass er leichtgewichtig ist. Er führte zu minimalem Rechenaufwand, was ihn praktisch für reale Anwendungen macht.

#Verwandte Arbeiten

#Forschung zu Backdoor-Angriffen

Die Forschung zu Backdoor-Angriffen nimmt zu, viele Studien untersuchen, wie Angreifer LLMs manipulieren. Verschiedene Methoden wurden vorgeschlagen, um diese Bedrohungen zu erkennen und zu mindern, aber viele sind auf spezifische Anwendungsfälle beschränkt.

#Bestehende Verteidigungsmechanismen

Aktuelle Verteidigungsstrategien konzentrieren sich darauf, die Modellparameter durch Feintuning zu verfeinern oder Erkennungsmechanismen zu nutzen, die möglicherweise nicht in allen Situationen effektiv funktionieren. Unser Ansatz zielt darauf ab, diese Lücken zu schliessen, indem er eine aufgabenunabhängige Lösung bietet, die während der Inferenz anwendbar ist.

#Zukünftige Richtungen

Obwohl unsere Strategie vielversprechend ist, gibt es Bereiche, die weitere Forschung erfordern. Zum Beispiel muss die Annahme, dass das Referenzmodell nicht kompromittiert ist, gegen verschiedene Arten von Angriffen und Modellarchitekturen validiert werden. Es sind weitere Studien erforderlich, um zu bewerten, wie gut unsere Verteidigung gegen andere Formen der Manipulation standhält.

#Fazit

In diesem Papier haben wir einen neuartigen Ansatz vorgestellt, um gegen Backdoor-Angriffe in grossen Sprachmodellen zu verteidigen. Indem wir die Unterschiede in den Token-Wahrscheinlichkeiten zwischen einem kompromittierten Zielmodell und einem Referenzmodell nutzen, kann unsere Strategie verdächtige Tokens erfolgreich identifizieren und ersetzen. Dies mindert nicht nur das Risiko schädlicher Ausgaben, sondern stellt auch sicher, dass das Modell hilfreich und effizient für echte Benutzeranfragen bleibt. Da LLMs zunehmend in alltägliche Anwendungen integriert werden, ist es wichtig, ihre Sicherheit und Zuverlässigkeit zu verbessern.