自然语言处理模型的后门攻击和对策:全面的安全审查
概括
本审查系统地根据攻击者能力和攻击表面对语言模型 (LM) 的后门攻击进行分类. 它还分析和比较新兴的对策,强调未来的研究方向,以获得更强大的防御.
科学领域:
- 自然语言处理 (NLP) 是一种自然语言处理.
- 机器学习安全 机器学习安全
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 语言模型 (LMs) 在现实应用中越来越多地被使用.
- 将培训和数据托管外包给第三方,为后门攻击创造了漏洞.
- 后门攻击通过特定输入触发的恶意行为,构成重大威胁.
研究的目的:
- 提供对LM的后门攻击进行系统和全面的审查.
- 分析不同后门攻击表面的攻击者能力和目的.
- 为NLP社区提供及时审查新兴的后门对策.
主要方法:
- 正式化的攻击表面分为四种分类:通过微调攻击预训练模型 (APMF),参数高效微调 (PEFT),通过训练攻击最终模型 (AFMT) 和攻击大型语言模型 (ALLM).
- 将对策分为两个主要类别:样本检查和模型检查.
- 审查和分析各种对策的优缺点,总结基准数据集,并提供可比性评估.
主要成果:
- 攻击被系统地理在每一个被识别的四个分类.
- 审查了对策,并分析了它们的优缺点.
- 总结了基准数据集,并对代表性攻击和防御进行了评估.
结论:
- 确定了未来研究LMs后门防御的关键领域.
- 强调需要针对后门攻击采取更有效,更实用的反制措施.
- 提供了基础性审查,以指导研究人员了解和减轻NLP的后门威胁.
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