TAP

TAP 复现 — Tree of Attacks with Pruning

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忠实、自包含地复现越狱方法：Mehrotra et al., “Tree of Attacks: Jailbreaking Black-Box LLMs Automatically”（NeurIPS 2024）。

系统提示词逐字复现自论文 Table 5/6/7。本配置使用开源模型作攻击者/目标，用 Qwen3Guard 作评估器。

仅供研究使用。 本代码用于安全/红队研究与复现已发表的基线，请勿用于生产或传播有害内容。

算法流程（论文 Algorithm 1）

每轮迭代（最多 depth 轮）：

1. Branch（分支）：攻击者 LLM 对每个叶节点生成 branching_factor 个变体提示。
2. Prune-1（剪枝·偏题）：评估器判断 Off-Topic 并剪枝（Qwen3Guard 模式跳过，与论文 Appendix C.4 的 guard 评估器一致）。
3. Attack & Assess（攻击+打分）：用每个提示查询目标 LLM，评估器打分；判为越狱即成功并返回。
4. Prune-2（剪枝·保优）：保留分数最高的 width 个叶节点进入下一轮。

论文默认超参：branching_factor=4、width=10、depth=10。

评估器（Qwen3Guard）

默认 --evaluator-type guard，Qwen3Guard 对目标回复输出三类标签 Safe / Unsafe / Controversial：

• Safe → 未越狱（score=1）
• Unsafe / Controversial → 越狱成功（score=10）

只要某分支被判越狱，立即记为成功并返回。

也可切换为论文原始的分级 LLM judge：--evaluator-type llm --evaluator-model gpt-4（需 OpenAI key，或填本地模型名）。此模式启用 1–10 打分与 Off-Topic（Phase-1）剪枝。

安装

pip install -r requirements.txt

模型加载默认走 modelscope（无则自动回退 transformers）。

数据格式

数据集在 ./Dataset/（Adv.csv / Harm.csv / JBB.csv）。从第二行开始读（跳过表头），取第一列作 goal；第二列（若有）作目标起始串（Sure, here is ...），否则自动合成。输入/输出路径都用参数传入。

运行

非思考（默认）

python tap_main.py \
    --input  ./Dataset/Adv.csv \
    --output ./results/adv_nothink.json \
    --GPU 1,2,4 \
    --attack-model-path /path/to/models/Qwen/Qwen3-8B \
    --target-model-path /path/to/models/Qwen/Qwen3-8B \
    --guard-path        /path/to/models/Qwen/Qwen3Guard-Gen-8B

思考模式（给目标 2 张卡更稳）

python tap_main.py \
    --input  ./Dataset/Adv.csv \
    --output ./results/adv_think.json \
    --attack-gpu 1 --target-gpu 2,5 --guard-gpu 4 \
    --target-model-path /path/to/models/Qwen/Qwen3-8B \
    --guard-path        /path/to/models/Qwen/Qwen3Guard-Gen-4B \
    --enable-thinking

GPU 约定（每个模型用自己的卡，互不挤占）

• --GPU 1,2,4：攻击者→1 号、目标→2 号、评估器→4 号，每个模型独占一张卡（非思考够用）。
• 可单独给某角色多张卡：--attack-gpu / --target-gpu / --guard-gpu。 思考模式（32768 token，KV 缓存大）建议给目标 2 张卡（--target-gpu 2,5）。
• 大批量（如攻击者一次 40 条）按 --max-batch（默认 8）自动拆成小批，OOM 就调小到 4/2/1。

常用参数

| 参数 | 默认 | 说明 | |——|——|——| | --resume | 关 | 断点续跑：读已有 --output，跳过已完成的 goal 继续 | | --limit | 0 | >0 时只跑前 N 条（快速验证） | | --branching-factor | 4 | 分支因子 b | | --width | 10 | 每轮保留的最大叶节点数 w | | --depth | 10 | 最大迭代深度 d | | --enable-thinking | 关 | 开启目标的思考模式（Qwen3） | | --target-max-tokens | 32768 | 目标生成长度（思考模式留足空间） | | --max-batch | 8 | 单次前向最多几条序列（OOM 就调小） | | --evaluator-type | guard | guard=Qwen3Guard；llm=分级判分 |

完整参数见 python tap_main.py --help。更详细的中文操作手册见 技术操作.md。

输出

边跑边写的 JSON（原子写，运行中可随时查看/续跑）：

• config：本次运行的模型与超参。
• summary：attack_success_rate(ASR)、mean_queries、mean_iterations、mean_time_sec。
• results：每条 goal 的 success / final_score / final_prompt / final_response / final_thinking / num_queries / iterations / elapsed_sec。

final_prompt 是 TAP 最终收敛出的对抗提示词（成功时为触发越狱那条，否则为得分最高那条）。

断点续跑

中断后用同样命令加 --resume（--input/--output 保持一致）。已完成的 goal 会被跳过，汇总指标基于全部结果重算。

文件说明

• tap_main.py：主程序（参数、数据 IO、TAP 树搜索、写结果）。
• conversers.py：三个角色 AttackLM / TargetLM / GuardEvaluator（+LLMEvaluator）。
• language_models.py：HuggingFaceChat（本地，一模型一卡）/ OpenAIModel（可选 gpt-*）。
• system_prompts.py：论文 Table 5/6/7，逐字复现。
• common.py：JSON/评分解析、对话拼接。
• tap_animation.html：攻击流程的独立动画讲解（浏览器打开）。

引用

@inproceedings{mehrotra2024tree,
  title={Tree of Attacks: Jailbreaking Black-Box LLMs Automatically},
  author={Mehrotra, Anay and Zampetakis, Manolis and Kassianik, Paul and Nelson, Blaine and Anderson, Hyrum and Singer, Yaron and Karbasi, Amin},
  booktitle={NeurIPS},
  year={2024}
}