选自Lil’Log
作者：Lilian Weng
机器之心编译
编辑：Panda
LLM 能力强大，倘若别有用心之人用其来干坏事，可能会造成难以预料的严重后果。虽然大多数商用和开源 LLM 都存在一定的内置安全机制，但却并不一定能防御形式各异的对抗攻击。近日，OpenAI 安全系统（Safety Systems）团队负责人 Lilian Weng 发布了一篇博客文章《Adversarial Attacks on LLMs》，梳理了针对 LLM 的对抗攻击类型并简单介绍了一些防御方法。
随着 ChatGPT 的发布，大型语言模型应用正在加速大范围铺开。OpenAI 的安全系统团队已经投入了大量资源，研究如何在对齐过程中为模型构建默认的安全行为。但是，对抗攻击或 prompt 越狱依然有可能让模型输出我们不期望看到的内容。
目前在对抗攻击方面的研究很多集中在图像方面，也就是在连续的高维空间。而对于文本这样的离散数据，由于缺乏梯度信号，人们普遍认为攻击会困难得多。Lilian Weng 之前曾写过一篇文章《Controllable Text Generation》探讨过这一主题。简单来说：攻击 LLM 本质上就是控制该模型输出特定类项的（不安全）内容。
文章地址：https://lilianweng.github.io/posts/2021-01-02-controllable-text-generation/
另一个研究攻击 LLM 的分支是为了提取预训练数据、私有知识，或通过数据毒化攻击模型训练过程。但这些并非本文要探讨的主题。
基础知识
威胁模型
对抗攻击是诱使模型输出我们不期望的内容的输入。许多早期研究关注的重点是分类任务，而近期的工作则开始更多关注生成模型的输出。本文探讨的是大型语言模型，并且假定攻击仅发生在推理阶段，也就是说模型权重是固定的。
图 1：LLM 应用所面临的威胁概况
分类
在过去，研究社区更关注的是对分类器进行对抗攻击，并且许多是在图像领域。LLM 也可被用于分类。给定一个输入
