谷歌最新研究揭示了一种攻击大型语言模型的方法，成功窃取了OpenAI GPT-3.5-turbo模型的关键信息。根据谷歌的声明，他们不仅还原了OpenAI大模型的整个投影矩阵，还获得了确切的隐藏维度大小，而这一切只需不到2000次巧妙的API查询，成本低至150元。
攻击的核心目标是模型的嵌入投影层，即模型的最后一层，负责将隐藏维度映射到logits向量。通过向模型的API发出针对性查询，可以提取出模型的嵌入维度或者最终权重矩阵。谷歌通过大量查询和奇异值排序成功识别出模型的隐藏维度。
该攻击方法不仅可以揭示模型的隐藏维度，还能获取模型的“宽度”（总体参数量）等全局性信息，降低模型的“黑盒程度”，为后续攻击“铺路”。研究团队表示，这种攻击非常高效，攻击OpenAI的Ada和Babbage模型以及GPT-3.5分别只需不到20美元和大约200美元。
OpenAI已经得知这一情况，并在研究团队征得同意后确认了攻击的有效性，最终删除了所有与攻击相关的数据。虽然这种攻击方式获取的信息并不多，但其低成本和高效性令人震惊。
论文中提到的防御措施包括从API下手，彻底删除logit bias参数，或者直接从模型架构下手，在训练完成后修改最后一层的隐藏维度等。在此事件曝光后，OpenAI已经采取了修改模型API的措施，防止类似攻击再次发生。
这项研究揭示了即使是大型语言模型也可能面临安全威胁，即便OpenAI已经采取了一定的防御措施。这一事件提醒了人们，保障模型的安全性仍然是一个复杂而重要的问题。
论文链接:https://arxiv.org/abs/2403.06634
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