論文の概要: Baseline Defenses for Adversarial Attacks Against Aligned Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00614v1
• Date: Fri, 1 Sep 2023 17:59:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 12:41:26.627208
• Title: Baseline Defenses for Adversarial Attacks Against Aligned Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルに対する敵対的攻撃に対するベースライン防御
• Authors: Neel Jain, Avi Schwarzschild, Yuxin Wen, Gowthami Somepalli, John Kirchenbauer, Ping-yeh Chiang, Micah Goldblum, Aniruddha Saha, Jonas Geiping, Tom Goldstein
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデルに対する主要な敵攻撃に対するベースライン防衛戦略を評価した。 検出(複雑度に基づく)、入力前処理(言い換えと再帰化)、対人訓練の3種類の防衛について検討する。 驚くべきことに、他のドメインで予想されるよりも、フィルタリングや前処理で成功しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.75753454188705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As Large Language Models quickly become ubiquitous, their security vulnerabilities are critical to understand. Recent work shows that text optimizers can produce jailbreaking prompts that bypass moderation and alignment. Drawing from the rich body of work on adversarial machine learning, we approach these attacks with three questions: What threat models are practically useful in this domain? How do baseline defense techniques perform in this new domain? How does LLM security differ from computer vision? We evaluate several baseline defense strategies against leading adversarial attacks on LLMs, discussing the various settings in which each is feasible and effective. Particularly, we look at three types of defenses: detection (perplexity based), input preprocessing (paraphrase and retokenization), and adversarial training. We discuss white-box and gray-box settings and discuss the robustness-performance trade-off for each of the defenses considered. Surprisingly, we find much more success with filtering and preprocessing than we would expect from other domains, such as vision, providing a first indication that the relative strengths of these defenses may be weighed differently in these domains.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルが急速に普及するにつれて、そのセキュリティ脆弱性を理解することが不可欠である。 最近の研究では、テキストオプティマイザがモデレーションとアライメントをバイパスするジェイルブレイクプロンプトを生成できることが示されている。 敵対的機械学習に関する豊富な仕事から、私たちは3つの質問でこれらの攻撃にアプローチする。 この新しいドメインでは、ベースライン防御技術はどのように機能するのか? LLMのセキュリティはコンピュータビジョンとどう違うのか? 我々は,LLMに対する先進的な攻撃に対する基本的防御戦略を評価し,それぞれが実現可能かつ効果的である様々な設定について議論した。 特に,検出(複雑度ベース),入力前処理(paraphraseとretokenization),逆行訓練の3種類の防御について考察した。 ホワイトボックスとグレイボックスの設定を議論し、検討した各防御のロバスト性・性能上のトレードオフについて論じる。 驚くべきことに、私たちは、視覚など他のドメインで予想されるよりも、フィルタリングや前処理に成功しています。

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