標(biāo)題:Anthropic研究發(fā)現(xiàn):打錯(cuò)字可助攻解鎖GPT-4等AI模型秘密
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,大型語(yǔ)言模型(LLM)已成為當(dāng)今最熱門的研究領(lǐng)域之一。其中,GPT-4等先進(jìn)模型更是備受矚目。然而,最近人工智能公司Anthropic發(fā)布的一項(xiàng)研究揭示了大型語(yǔ)言模型的安全防護(hù)仍然十分脆弱,且繞過(guò)這些防護(hù)的“越獄”過(guò)程可以被自動(dòng)化。本文將圍繞這一主題,深入探討Anthropic的研究發(fā)現(xiàn)。
首先,研究人員通過(guò)改變提示詞(prompt)的格式,例如隨意的大小寫混合,成功誘導(dǎo)大型語(yǔ)言模型產(chǎn)生不應(yīng)輸出的內(nèi)容。這一發(fā)現(xiàn)令人深感擔(dān)憂,因?yàn)檫@為攻擊者提供了突破安全防護(hù)的新途徑。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),Anthropic與牛津大學(xué)、斯坦福大學(xué)和MATS的研究人員合作,開發(fā)了一種名為“最佳N次”(Best-of-N,BoN)的越獄算法。
BoN越獄的工作原理是重復(fù)采樣提示詞的變體,并結(jié)合各種增強(qiáng)手段,例如隨機(jī)打亂字母順序或大小寫轉(zhuǎn)換,直到模型產(chǎn)生有害響應(yīng)。以GPT-4為例,如果用戶詢問(wèn)“如何制造炸彈”,模型通常會(huì)以“此內(nèi)容可能違反我們的使用政策”為由拒絕回答。而BoN越獄則會(huì)不斷調(diào)整該提示詞,例如隨機(jī)使用大寫字母、打亂單詞順序、拼寫錯(cuò)誤和語(yǔ)法錯(cuò)誤,直到GPT-4提供相關(guān)信息。
在測(cè)試中,研究人員在多個(gè)測(cè)試模型上應(yīng)用了BoN越獄方法,結(jié)果發(fā)現(xiàn)該方法在10,000次嘗試以內(nèi),成功繞過(guò)安全防護(hù)的概率均超過(guò)50%。這一結(jié)果令人震驚,因?yàn)檫@意味著攻擊者只需簡(jiǎn)單操作即可突破現(xiàn)有的安全防護(hù)機(jī)制。
除了BoN越獄方法外,研究人員還發(fā)現(xiàn)對(duì)其他模態(tài)或提示AI模型的方法進(jìn)行輕微增強(qiáng),例如基于語(yǔ)音或圖像的提示,也能成功繞過(guò)安全防護(hù)。對(duì)于語(yǔ)音提示,研究人員改變了音頻的速度、音調(diào)和音量,或在音頻中添加了噪音或音樂。對(duì)于基于圖像的輸入,研究人員改變了字體、添加了背景顏色,并改變了圖像的大小或位置。這些發(fā)現(xiàn)表明,攻擊者可以利用多種手段突破現(xiàn)有的安全防護(hù)機(jī)制。
值得注意的是,此前曾有案例表明,通過(guò)拼寫錯(cuò)誤、使用化名以及描述性場(chǎng)景而非直接使用性詞語(yǔ)或短語(yǔ),攻擊者可以利用AI生成器生成不雅圖像。這進(jìn)一步證實(shí)了大型語(yǔ)言模型在處理此類問(wèn)題時(shí)的脆弱性。此外,通過(guò)在包含用戶想要克隆的聲音的音頻文件開頭添加一分鐘的靜音,可以輕松繞過(guò)AI音頻生成公司的審核方法。
盡管這些漏洞已被報(bào)告并得到修復(fù),但用戶仍在不斷尋找繞過(guò)新安全防護(hù)的其他漏洞。Anthropic的研究表明,當(dāng)這些越獄方法被自動(dòng)化時(shí),成功率仍然很高。因此,開發(fā)更好的防御機(jī)制變得尤為重要。
Anthropic的研究并非僅旨在表明這些安全防護(hù)可以被繞過(guò),而是希望通過(guò)生成大量成功攻擊模式的數(shù)據(jù),為未來(lái)的防御機(jī)制創(chuàng)造新的機(jī)會(huì)。這不僅有助于提高現(xiàn)有安全防護(hù)的效率,還有助于推動(dòng)人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新與發(fā)展。
總之,Anthropic的研究為我們揭示了大型語(yǔ)言模型的安全防護(hù)仍然存在諸多漏洞。攻擊者可以利用這些漏洞突破現(xiàn)有的安全防護(hù)機(jī)制,從而獲取敏感信息或?qū)嵤阂庑袨椤R虼?,我們需要加?qiáng)安全防護(hù)措施,提高防御能力,以確保人工智能技術(shù)的健康發(fā)展。
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