SDC2024 议题回顾 | ExpAttack:大语言模型越狱风险持续追踪框架

主要观点总结

本文介绍了大语言模型技术和应用的发展及其带来的安全风险，提出ExpAttack框架来持续追踪大语言模型的越狱风险。文章分为四章详细介绍ExpAttack框架的技术细节，包括大模型越狱风险的分类、现有的风险管理难点和解决方案、攻击者视角下的风险管理框架以及ExpAttack框架的经验采集、经验评估和经验利用等。

关键观点总结

关键观点1: 大语言模型技术和应用的发展

介绍大语言模型技术的兴起和其在各个领域的应用，以及带来的安全风险。

关键观点2: 大模型越狱风险的分类

详细解释大模型越狱的危害，包括内容安全、数据安全、造谣等方面，并介绍大模型越狱的原因，如目标竞争和不匹配泛化等。

关键观点3: 现有的风险管理难点和解决方案

分析当前大模型越狱风险管理的难点，如外部环境的变化、企业内部的问题等，并介绍现有的解决方案及其不足。

关键观点4: 攻击者视角下的风险管理框架

借鉴传统安全建设的流程，从攻击者的视角提出大模型攻击者视角下的风险管理框架，包括资产发现、情报收集、风险评估、风险修复等环节。

关键观点5: ExpAttack大语言模型越狱风险持续追踪框架

介绍ExpAttack框架的技术细节，包括经验采集（风险问题转化引擎、论文搜索引擎）、经验评估（MCTS-Evaluator算法）和经验利用等部分，以及该框架在解决大模型安全问题中的应用和展望。