erase-and-check
erase：逐一删除prompt中的词元（token）
check：用安全过滤器检查生成的子序列。
如果任何子序列或输入提示本身被过滤器检测为有害，则将该提示标记为有害。
如图，对有对抗性后缀的有害prompt进行 擦除并检查 ：
检查两种实现方式：
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使用通用的大语言模型（如Llama 2）来分类输入提示是否安全或有害。
不需要额外训练，依赖输出文本进行简单的检查，输出中是否包含"Not harmful"等安全标记，若有，则认为prompt是安全。
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对预训练模型（如DistilBERT，将其修改为分类器）进行微调，使用安全和有害提示的示例来训练。
erase-and-check 针对这3种攻击方式：
（穷举搜索）
GreedyEC使用贪心算法，通过每次删除最能增加有害类别得分的tokens来优化输出的安全性，属于局部最优策略。
GradEC通过计算梯度来优化删除哪些tokens，它的策略更加精细和全局，基于输入变化对安全性的影响做出决策
所用数据集
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对抗后缀：在prompt的末尾附加一个对抗性序列。
从输入prompt的末尾逐个擦除d个令牌（最大擦除长度d），并使用过滤器is-harmful检查d个子序列，有一个就算harmful。
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对抗插入：在prompt的任意位置插入对抗性序列。
从prompt的任一位置i开始擦除，最多擦除d个令牌
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对抗注入：在prompt中的任意位置插入对抗性词元，这些词元不一定是连续的块。
系统会在prompt中随机"擦除"掉不超过
d个的词，形成d个子句。只要有一个子句完全匹配上所有对抗词（对抗词数量不超过d个），系统就可以标记这条提示为有害。 -
更高效的三种经验防御
RandEC，擦除随机和检查随机的随机子抽样。
GreedyEC，它贪婪地擦除使蒸馏器安全分类器有害类的softmax分数最大化的令牌。
GradEC，使用安全过滤器相对于输入提示符的梯度来优化要擦除的令牌。
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GreedyEC ：每次只能移除当前最危险的一个。
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GradEC：每次可以基于敏感度或危险程度，同时移除最危险的几个。
https://github.com/aounon/certified-llm-safety/tree/585385ae21fc4cc4f48d2c54180a72f92fdd292f/data
数据集包括520个harmful prompts 和 520个safe prompts