基本信息

原文标题：ROBUSTKV: DEFENDING LARGE LANGUAGE MODELS AGAINST JAILBREAK ATTACKS VIA KV EVICTION

原文作者：Tanqiu Jiang, Zian Wang, Jiacheng Liang, Changjiang Li, Yuhui Wang, Ting Wang

作者单位：Stony Brook University

关键词：越狱攻击、防御策略、大语言模型、KV缓存、攻击规避

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.19937

开源代码：暂无

论文要点

论文简介：在大语言模型（LLM）的发展中，越狱攻击被认为是一种对模型安全性的严重威胁，攻击者通过巧妙地掩盖恶意查询使得LLM生成不当响应。目前的防御手段主要集中在防范越狱提示词上，但面对越狱提示词的适应性变化效果有限。本研究提出了一种新的防御方法RobustKV，通过策略性地逐出低重要性标记的KV缓存，减少恶意查询对模型响应的影响。实验证明RobustKV在保持模型正常响应的同时，有效抑制了各类越狱攻击，并为对抗适应性攻击提供了新的启示。

研究目的：本研究旨在提出一种无需大幅增加计算负担的越狱攻击防御机制。与传统防御方法不同，RobustKV通过对大语言模型的KV缓存进行优化，选择性地清除恶意查询中低重要性标记的KV值，降低攻击者通过调整提示词逃避防御的成功率，增强了模型的防御能力。

引言

大语言模型在各种任务中展现了优异性能，但也暴露了若干安全隐患，如训练数据泄露、有毒内容生成和恶意微调等。越狱攻击是一类典型的威胁手段，攻击者可以通过在提示词中嵌入恶意查询，绕过模型内置的安全防护，使其生成恶意响应。现有防御措施多集中在调整提示词层面，但由于攻击者可采用任意、动态的方式修改提示词，这种防御策略的局限性逐渐显现。此外，许多现有防御策略带来了计算开销的问题，限制了其实际部署的可行性。RobustKV的提出正是为了解决上述挑战，它通过优化KV缓存，直接削弱恶意查询的效果，避免了对提示词的过分依赖，且显著减少了计算成本。此策略为对抗越狱攻击提供了新的思路。

相关工作

现有研究主要聚焦于越狱攻击和防御方法。越狱攻击可以分为手工设计和基于学习的自动化生成，其中以GCG、AutoDAN等为代表的学习型攻击具备较强的适应性，能动态调整提示词以绕过防御。现有防御手段，如SmoothLLM和GoalPriority，多数针对提示词进行调整，通过扰动、优先指令等手段干扰攻击效果。然而，这些防御策略在面对灵活的越狱攻击时往往力不从心。此外，一些KV缓存优化方法（如SnapKV等）主要用于模型性能优化，未在越狱防御中得到广泛应用。RobustKV填补了这一空白，通过KV缓存逐出实现了更有效的防御。

研究背景

研究背景主要聚焦在大语言模型的威胁模型和KV缓存的重要性。攻击者通常通过伪装查询（即越狱提示词）混淆模型，从而生成恶意响应。为了使攻击有效，提示词中所包含的标记需要具备足够的“重要性”，而越狱提示词相对自由，恶意查询则需精准表述恶意信息。RobustKV正是基于这一观察，策略性地清除KV缓存中不重要的标记，从而抑制恶意查询的影响。此方法开辟了利用KV缓存优化技术防御越狱攻击的新途径。

研究方法

RobustKV的研究方法旨在通过精确的KV缓存管理来削弱恶意查询的效果。具体步骤分为三部分：

（1）注意力剖析：首先对输入提示词进行编码，收集标记在模型内各层注意力头中的权重分布，计算出每个标记的重要性。通过这种重要性分析，RobustKV能够识别出哪些标记在实现越狱攻击中是关键性的，哪些相对不重要。

（2）选择性逐出：根据标记的注意力权重，将重要性最低的一部分标记从模型的KV缓存中剔除。通过这种方式，RobustKV有效地减少了恶意查询在模型生成响应时的影响力，使得模型难以根据提示生成完整的恶意回应。

（3）响应生成：在执行KV缓存逐出后，模型继续完成剩余的推理过程生成响应，确保对普通查询的回答不产生影响。与传统防御策略不同，RobustKV通过精细的KV逐出设计，实现了对越狱攻击的高度抑制，既保持了模型对良性查询的响应质量，也在恶意查询的生成上增加了攻击者规避防御的难度。这种方法在有效性和计算效率上实现了创新，为LLM越狱防御提供了全新思路。

研究评估

实验设置：研究在Llama2、Vicuna等主流开源模型上评估了RobustKV的效果，采用了520条来自AdvBench的恶意提示词数据集，以及AlpacaEval和VicunaEval等数据集用于评估模型的正常响应性能。

防御有效性：结果表明，RobustKV在抑制AutoDAN、GCG等攻击中的成功率上显著优于现有的防御方法，尤其在面对较强的安全防护时（如Llama2），更能有效压制恶意查询。同时，与现有的KV逐出方法相比，RobustKV表现出了更高的越狱防御效率。

LLM UTILITY：在评估对正常响应的影响时，RobustKV较其他防御措施更能保持模型性能，表现在AlpacaEval和VicunaEval数据集上的得分均接近未防御状态下的模型。

论文结论

RobustKV提供了一种创新的越狱攻击防御手段，通过在LLM的KV缓存中策略性地清除恶意查询相关标记，削弱了恶意查询的存在感，有效阻止了模型生成恶意响应。该方法不仅在性能上超越了现有的防御策略，还提出了对抗适应性攻击的有效手段，为进一步研究KV缓存优化与越狱防御相结合的方向提供了新视角。这项研究为LLM安全性的提升开辟了新的思路。