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2024-03-22 02:20

BadEdit 研究揭示了通过模型编辑技术在大型语言模型中植入后门的可能，从而引发了关于模型安全性和对抗性攻击的新思考。 传统后门攻击方法普遍要求大量中毒数据调优，大大制约了其在LLMs中的实用性和可能导致整体性能下降。创新性的BadEdit攻击框架应运而生，首次将后门注入转化为轻量级知识编辑任务。BadEdit巧妙地通过高效编辑技术直接修改LLM参数植入后门，且在以下四个方面表现卓越：(1) 易操作——只需极少样本（仅15个）即可完成注入；(2) 高效率——仅针对部分参数调整，极大地缩短了执行时间；(3) 低影响——保证模型总体性能不打折扣；(4) 强鲁棒——即便经历后续的精细调优或指令调优，后门依然稳固有效。实验证明，BadEdit框架能够高效地以100\\%成功率对预训练LLMs发动攻击，同时确保模型对正常输入的性能表现稳定如初。 原文链接:[\[2403.13355\] BadEdit: Backdooring large language m...](https://arxiv.org/abs/2403.13355 "[2403.13355] BadEdit: Backdooring large language m...") #arXiv论文# #LLM应用# #人工智能# #安全防护#

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BadEdit 研究揭示了通过模型编辑技术在大型语言模型中植入后门的可能，从而引发了关于模型安全性和对抗性攻击的新思考。 传统后门攻击方法普遍要求大量中毒数据调优，大大制约了其在LLMs中的实用性和可能导致整体性能下降。创新性的BadEdit攻击框架应运而生，首次将后门注入转化为轻量级知识编辑任务。BadEdit巧妙地通过高效编辑技术直接修改LLM参数植入后门，且在以下四个方面表现卓越：(1) 易操作——只需极少样本（仅15个）即可完成注入；(2) 高效率——仅针对部分参数调整，极大地缩短了执行时间；(3) 低影响——保证模型总体性能不打折扣；(4) 强鲁棒——即便经历后续的精细调优或指令调优，后门依然稳固有效。实验证明，BadEdit框架能够高效地以100\\%成功率对预训练LLMs发动攻击，同时确保模型对正常输入的性能表现稳定如初。 原文链接:[\[2403.13355\] BadEdit: Backdooring large language m...](https://arxiv.org/abs/2403.13355 "[2403.13355] BadEdit: Backdooring large language m...") #arXiv论文# #LLM应用# #人工智能# #安全防护#

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BadEdit 研究揭示了通过模型编辑技术在大型语言模型中植入后门的可能，从而引发了关于模型安全性和对抗性攻击的新思考。 传统后门攻击方法普遍要求大量中毒数据调优，大大制约了其在LLMs中的实用性和可能导致整体性能下降。创新性的BadEdit攻击框架应运而生，首次将后门注入转化为轻量级知识编辑任务。BadEdit巧妙地通过高效编辑技术直接修改LLM参数植入后门，且在以下四个方面表现卓越：(1) 易操作——只需极少样本（仅15个）即可完成注入；(2) 高效率——仅针对部分参数调整，极大地缩短了执行时间；(3) 低影响——保证模型总体性能不打折扣；(4) 强鲁棒——即便经历后续的精细调优或指令调优，后门依然稳固有效。实验证明，BadEdit框架能够高效地以100\\%成功率对预训练LLMs发动攻击，同时确保模型对正常输入的性能表现稳定如初。 原文链接:[\[2403.13355\] BadEdit: Backdooring large language m...](https://arxiv.org/abs/2403.13355 "[2403.13355] BadEdit: Backdooring large language m...") #arXiv论文# #LLM应用# #人工智能# #安全防护#

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BadEdit 研究揭示了通过模型编辑技术在大型语言模型中植入后门的可能，从而引发了关于模型安全性和对抗性攻击的新思考。 传统后门攻击方法普遍要求大量中毒数据调优，大大制约了其在LLMs中的实用性和可能导致整体性能下降。创新性的BadEdit攻击框架应运而生，首次将后门注入转化为轻量级知识编辑任务。BadEdit巧妙地通过高效编辑技术直接修改LLM参数植入后门，且在以下四个方面表现卓越：(1) 易操作——只需极少样本（仅15个）即可完成注入；(2) 高效率——仅针对部分参数调整，极大地缩短了执行时间；(3) 低影响——保证模型总体性能不打折扣；(4) 强鲁棒——即便经历后续的精细调优或指令调优，后门依然稳固有效。实验证明，BadEdit框架能够高效地以100\\%成功率对预训练LLMs发动攻击，同时确保模型对正常输入的性能表现稳定如初。 原文链接:[\[2403.13355\] BadEdit: Backdooring large language m...](https://arxiv.org/abs/2403.13355 "[2403.13355] BadEdit: Backdooring large language m...") #arXiv论文# #LLM应用# #人工智能# #安全防护#

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