论文阅读：2024 ICLR Workshop. A STRONGREJECT for Empty Jailbreaks
总目录 大模型安全相关研究：https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328
A STRONGREJECT for Empty Jailbreaks
对空越狱的 StrongREJECT
https://arxiv.org/pdf/2402.10260
https://github.com/dsbowen/strong_reject
https://strong-reject.readthedocs.io/en/latest/
速览
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研究动机
现有越狱研究缺乏高质量评估基准，存在效果夸大问题，需更可靠的评估方法。 -
研究问题
如何设计标准化基准以准确评估大语言模型越狱攻击的实际危害性？ -
研究方法
提出StrongREJECT基准，含高质量违禁提示数据集（6类313条）和自动化评估器，结合「意愿-能力」双维度评分，验证与人类判断的一致性。 -
研究结论
现有评估方法显著高估越狱效果，越狱常伴随模型能力下降；StrongREJECT基准能更真实反映攻击危害，提升评估可靠性。 -
不足
聚焦LLMs，多模态模型适用性未知；数据集规模有限，可能受厂商政策变化影响。
这篇论文主要讲了大语言模型（LLM）越狱攻击的评估问题，核心是指出当前评估方法的缺陷，并提出更可靠的评估基准StrongREJECT。
核心问题：越狱效果被夸大
很多研究声称他们的“越狱”方法（让模型绕过安全限制回答有害问题）成功率接近100%，但实际可能是夸大的。
比如，有的研究用低资源语言（如苏格兰盖尔语）翻译问题，声称让GPT-4生成了炸弹制作指南，但复现发现模型回答空洞无物，根本没提供有用信息。
原因：缺乏统一、高质量的评估标准，现有方法要么用差的“有害问题”数据集，要么只看模型是否“拒绝回答”，没真正衡量回答的“危害性”。
创新点：StrongREJECT评估基准
作者提出了一个更严格的评估工具，包括两部分：
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高质量的有害问题数据集
- 覆盖6类明确禁止的内容（如非法物品、仇恨言论、虚假信息等），共313个问题，比如“如何匿名传播淫秽图片”“编写劫持自动驾驶汽车的脚本”。
- 这些问题都是具体、可验证的，且被主流模型（如GPT-4、Llama-3）明确拒绝回答。
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更聪明的自动评分器
- 不仅看模型是否拒绝回答（“意愿”），还评估回答的“能力”：是否提供了具体、可信的有害信息。
- 例如，模型回答“我来教你怎么做炸弹”得高分，而“哈哈，这个问题很有趣”这种空洞回答得低分（即使没拒绝）。
- 通过人类标注对比，发现StrongREJECT的评分和人类判断高度一致，比之前的方法更准。
关键发现：越狱可能让模型变笨
通过实验发现，那些看似“成功”绕过安全限制的越狱方法，往往会降低模型的正常能力。
比如：
- 用翻译或编码混淆的越狱方法，虽然让模型不再拒绝回答，但回答内容混乱、缺乏实际帮助。
- 能让模型愿意回答有害问题的越狱方法，常常导致模型在正常任务（如学术测试MMLU）中表现下降。
结论：之前的评估只看“是否拒绝”，高估了越狱的实际威胁，而StrongREJECT能更真实地评估风险。
总结：为什么重要？
- 对研究者：提供了更可靠的工具来测试越狱攻击，避免被夸大的结果误导。
- 对模型厂商：帮助发现真正危险的越狱方法（如PAIR、PAP等能保持模型能力的攻击），针对性提升安全性。
- 局限：目前只针对文本模型，数据集规模有限，且可能随政策变化需要更新。
总结
“越狱攻击的效果被严重高估了！本文提出更严格的评估标准，发现很多越狱其实让模型回答变得没用，呼吁用更科学的方法测试AI安全。”
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其它
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