論文の概要: Exploiting Programmatic Behavior of LLMs: Dual-Use Through Standard Security Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05733v1
• Date: Sat, 11 Feb 2023 15:57:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 18:50:45.278240
• Title: Exploiting Programmatic Behavior of LLMs: Dual-Use Through Standard Security Attacks
• Title（参考訳）: LLMの爆発的プログラム動作:標準セキュリティ攻撃によるデュアルユース
• Authors: Daniel Kang, Xuechen Li, Ion Stoica, Carlos Guestrin, Matei Zaharia, Tatsunori Hashimoto
• Abstract要約: 命令追従型大規模言語モデルの最近の進歩は、悪意のある目的のために二重使用リスクを増幅する。 命令追従機能がコンピュータセキュリティの標準的な攻撃を可能にするため、デュアルユースを防ぐのは難しい。 本研究では,LLMがヘイトスピーチや詐欺などの悪意のあるコンテンツをターゲットにすることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.86285142381644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in instruction-following large language models (LLMs) have led to dramatic improvements in a range of NLP tasks. Unfortunately, we find that the same improved capabilities amplify the dual-use risks for malicious purposes of these models. Dual-use is difficult to prevent as instruction-following capabilities now enable standard attacks from computer security. The capabilities of these instruction-following LLMs provide strong economic incentives for dual-use by malicious actors. In particular, we show that instruction-following LLMs can produce targeted malicious content, including hate speech and scams, bypassing in-the-wild defenses implemented by LLM API vendors. Our analysis shows that this content can be generated economically and at cost likely lower than with human effort alone. Together, our findings suggest that LLMs will increasingly attract more sophisticated adversaries and attacks, and addressing these attacks may require new approaches to mitigations.
• Abstract（参考訳）: 命令追従型大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、様々なNLPタスクにおいて劇的な改善をもたらした。 残念ながら、同じ改良された能力は、これらのモデルの悪意ある目的のためにデュアルユースのリスクを増幅する。 命令追従機能がコンピュータセキュリティの標準的な攻撃を可能にするため、デュアルユースを防ぐのは難しい。 これらの命令追従 LLM の能力は、悪意あるアクターによる二重利用に強い経済的インセンティブをもたらす。 特に、命令をフォローするllmは、ヘイトスピーチや詐欺など、ターゲットとする悪意のあるコンテンツを生成でき、llm apiベンダによって実装された内部防御を回避できることを示す。 我々の分析によると、このコンテンツは経済的に、コスト的に、人的努力だけで生成できる。 その結果,LSMはより高度な敵や攻撃を惹きつけるようになり,これらの攻撃に対処するには新たな対策が必要である可能性が示唆された。

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