大模型越狱攻击与评测技术文档

大模型越狱攻击与评测技术文档 1. 越狱攻击概述 大模型越狱攻击(Jailbreak Attack)是指通过特定技术手段绕过AI模型的安全限制，使其生成原本被限制的内容或执行被禁止的操作。 1.1 越狱攻击类型 直接指令攻击 ：通过明确指令要求模型突破限制 间接诱导攻击 ：通过上下文设置诱导模型突破限制 角色扮演攻击 ：让模型扮演不受限制的角色 编码混淆攻击 ：使用编码或特殊符号绕过内容过滤 2. 常见越狱攻击技术 2.1 提示词工程 多轮对话诱导 ：通过多轮对话逐步引导模型突破限制 假设场景构建 ：构建假设性场景绕过现实限制 学术研究借口 ：以学术研究为名获取受限信息 2.2 技术实现方法 对抗性提示 ：精心设计的提示词组合 令牌操作 ：操纵模型输入令牌绕过检测 模型嫁接 ：将多个模型输出组合实现越狱 3. 越狱攻击评测体系 3.1 评测指标 成功率 ：攻击成功次数/总尝试次数 隐蔽性 ：攻击被安全机制发现的概率 影响程度 ：攻击成功后造成的危害等级 3.2 评测方法 自动化测试框架 ：批量测试不同越狱技术 人工评估 ：专家对攻击结果进行分级评估 混合评估 ：结合自动化和人工评估 4. 防御技术 4.1 输入过滤 关键词过滤 ：检测并拦截可疑关键词 语义分析 ：分析输入的真实意图 上下文检查 ：检查对话上下文是否存在诱导 4.2 输出控制 安全层拦截 ：在输出前进行安全检查 置信度阈值 ：对高风险输出进行抑制 多模型验证 ：使用多个模型交叉验证输出安全性 5. 红队测试实践 5.1 测试流程 确定测试目标和范围 设计测试用例和攻击向量 执行测试并记录结果 分析漏洞和提出修复建议 验证修复效果 5.2 测试工具 PromptInject ：自动化提示词攻击工具 JailbreakDB ：越狱攻击案例数据库 SafetyGym ：安全测试框架 6. 未来研究方向 自适应防御机制 ：能够学习并适应新型攻击的防御系统 可解释性安全 ：使安全决策过程更加透明可解释 多模态安全 ：处理文本、图像等多模态输入的安全挑战 联邦学习安全 ：分布式学习环境下的模型保护 7. 最佳实践建议 定期进行红队测试和安全评估 建立多层次的防御体系 保持安全机制的持续更新 建立漏洞报告和响应机制 对模型进行安全强化训练 附录：典型越狱攻击案例 DAN攻击 ：通过角色扮演突破限制 GPT-4模拟器攻击 ：利用模拟器概念绕过限制 ASCII艺术攻击 ：使用特殊字符编码绕过过滤 代码解释器攻击 ：通过代码执行间接获取受限信息