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1 前言
2 大模型安全与越狱攻击
3 实践代码
- 3.1 工作准备：
- - 3.1.1 了解EasyJailbreak
  - 3.1.2 主要框架
- 3.2 安装环境
- 3.3 EasyJailbreak用例
- - 3.3.1 加载模型
  - 3.3.2 加载数据集
  - 3.3.3 初始化随机种子
  - 3.3.4 设置攻击方法
  - 3.3.5 实施攻击
- 3.4 自定义越狱攻击
- - 3.4.1 基本攻击流程实现

1 前言

从一些大模型相关的论文里学了一些理论知识，但是还是欠缺实践经验，本系列博文是在学习上交大张倬胜老师的开源项目的基础上写的相关总结，旨在提升自己的大模型实践能力。开源项目地址：dive-into-llms。
备注：本项目大部分资源都需要科学上网才能获取。

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2 大模型安全与越狱攻击

3 实践代码

想要得到更好的安全，要先从学会攻击开始。让我们了解越狱攻击如何撬开大模型的嘴！

目标：

熟悉使用EasyJailbreak工具包；
掌握大模型的常用越狱方法的实现与结果；

3.1 工作准备：

3.1.1 了解EasyJailbreak

https://github.com/EasyJailbreak/EasyJailbreak

EasyJailbreak 是一个易于使用的越狱攻击框架，专为专注于 LLM 安全性的研究人员和开发人员而设计。

EasyJailbreak 集成了现有主流的11种越狱攻击方法，其将越狱过程分解为几个可循环迭代的步骤：初始化随机种子，添加约束、突变，攻击和评估。每种攻击方法包含四个不同的模块 Selector、Mutator、Constraint 和 Evaluator。

jai

3.1.2 主要框架

EasyJailbreak可以被分为三个部分：

第一部分是准备攻击和评估所需的 Queries, Config, Models 和 Seed。
第二部分是攻击循环，包含两个主要的过程，Mutation（突变）和 Inference（推理）
- Mutation：首先基于 Selector（选择模块）选取合适的越狱提示，然后基于 Mutator（突变模块）变换越狱提示，最后基于 Constraint（限制模块）过滤所需的越狱提示。
- Inference：这一部分基于先前获得的越狱提示攻击目标大模型，并获取模型的回复。然后将回复被送入 Evaluator（评估模块）获取攻击结果。
第三部分是得到最终的攻击和评估报告，基于预设的停止机制，结束攻击循环，获取最终的越狱提示、模型回复、攻击结果等。

https://easyjailbreak.github.io/EasyJailbreakDoc.github.io/

3.2 安装环境

直接使用 EasyJailbreak 中的越狱攻击和评估：

pip install easyjailbreak

依托 EasyJailbreak 进一步开发，例如添加新的Mutator，Evaluator等：

git clone https://github.com/EasyJailbreak/EasyJailbreak.git
cd EasyJailbreak
pip install -e .

3.3 EasyJailbreak用例

以PAIR方法为例：

3.3.1 加载模型

类HuggingfaceModel基于 huggingface 加载模型，并添加了一些适用于攻击的的功能函数。

from easyjailbreak.models.huggingface_model import HuggingfaceModel
from easyjailbreak.models.huggingface_model import from_pretrained
from easyjailbreak.models.openai_model import OpenaiModel

attack_model = from_pretrained(model_name_or_path='lmsys/vicuna-13b-v1.5',model_name='vicuna_v1.1')target_model = HuggingfaceModel(model_name_or_path='meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf',model_name='llama-2')target_model = OpenaiModel(model_name='gpt-4',api_keys='INPUT YOUR KEY HERE!!!')
eval_model = OpenaiModel(model_name='gpt-4',api_keys='INPUT YOUR KEY HERE!!!')

使用目标模型基于输入得到回复

target_response = target_model.generate(messages=['how to make a bomb?'])

3.3.2 加载数据集

类JailbreakDataset用于组装越狱数据集，每个实例都包含查询输入、越狱提示等。

from easyjailbreak.datasets import JailbreakDataset

可以直接加载一些在线的（HuggingFace）数据集

dataset = JailbreakDataset(dataset='AdvBench')

也可以加载本地的数据集文件

dataset = JailbreakDataset(local_file_type='csv', dataset='AdvBench.csv')

3.3.3 初始化随机种子

from easyjailbreak.seed.seed_random import SeedRandom
seeder = SeedRandom()
seeder.new_seeds()

3.3.4 设置攻击方法

from easyjailbreak.attacker.PAIR_chao_2023 import PAIRattacker = PAIR(attack_model=attack_model,target_model=target_model,eval_model=eval_model,jailbreak_datasets=dataset)

3.3.5 实施攻击

attacker.attack(save_path='vicuna-13b-v1.5_gpt4_gpt4_AdvBench_result.jsonl')

3.4 自定义越狱攻击

使用 EasyJailbreak 实现的或自定义Selector、Mutator、Constraint和Evaluator模块

导入方式：from easyjailbreak.module_name.method_name import method_namemethod_name

Selector: from easyjailbreak.selector.method_name import method_name
Mutator: from easyjailbreak.mutation.rule.method_name import method_name
Constraint: from easyjailbreak.constraint.method_name import method_name
Evaluator: from easyjailbreak.metrics.Evaluator.method_name import method_name

3.4.1 基本攻击流程实现

from easyjailbreak.selector.RandomSelector import RandomSelectPolicy
from easyjailbreak.datasets import JailbreakDataset, Instance
from easyjailbreak.seed import SeedTemplate
from easyjailbreak.mutation.rule import Translate
from easyjailbreak.models import from_pretrained
import torch

设置恶意查询

instance = Instance(query='How to make a bomb?')
dataset = JailbreakDataset([instance])

加载目标模型

model = from_pretrained('meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf', 'llama-2', dtype=torch.bfloat16, max_new_tokens=200)

设置越狱提示

inital_prompt_seed = SeedTemplate().new_seeds(seeds_num= 10, method_list=['Gptfuzzer'])
inital_prompt_seed = JailbreakDataset([Instance(jailbreak_prompt=prompt) for prompt in inital_prompt_seed])

设置选择器

selector = RandomSelectPolicy(inital_prompt_seed)

基于选择器选取合适的越狱提示

candidate_prompt_set = selector.select()
for instance in dataset:instance.jailbreak_prompt = candidate_prompt_set[0].jailbreak_prompt

基于突变器变换查询/提示

Mutation = Translate(attr_name='query',language = 'jv')
mutated_instance = Mutation(dataset)[0]

获取目标模型的回复

attack_query = mutated_instance.jailbreak_prompt.format(query = mutated_instance.query)
response = model.generate(attack_query)