論文の概要: Certifying LLM Safety against Adversarial Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02705v1
• Date: Wed, 6 Sep 2023 04:37:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 16:57:31.638553
• Title: Certifying LLM Safety against Adversarial Prompting
• Title（参考訳）: 対向プロンプトに対するllm安全性の検証
• Authors: Aounon Kumar, Chirag Agarwal, Suraj Srinivas, Soheil Feizi and Hima Lakkaraju
• Abstract要約: 大きな言語モデルは、有害なコンテンツを生成するユーザの要求を減らすべきである。 敵のプロンプトには 悪意のある トークンシーケンスが含まれてる モデルの安全ガードを回避できる 安全保証を検証し、敵のプロンプトを防御する最初の枠組みである消去・チェックを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.37086754740212
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) released for public use incorporate guardrails to ensure their output is safe, often referred to as "model alignment." An aligned language model should decline a user's request to produce harmful content. However, such safety measures are vulnerable to adversarial prompts, which contain maliciously designed token sequences to circumvent the model's safety guards and cause it to produce harmful content. In this work, we introduce erase-and-check, the first framework to defend against adversarial prompts with verifiable safety guarantees. We erase tokens individually and inspect the resulting subsequences using a safety filter. Our procedure labels the input prompt as harmful if any subsequences or the input prompt are detected as harmful by the filter. This guarantees that any adversarial modification of a harmful prompt up to a certain size is also labeled harmful. We defend against three attack modes: i) adversarial suffix, which appends an adversarial sequence at the end of the prompt; ii) adversarial insertion, where the adversarial sequence is inserted anywhere in the middle of the prompt; and iii) adversarial infusion, where adversarial tokens are inserted at arbitrary positions in the prompt, not necessarily as a contiguous block. Empirical results demonstrate that our technique obtains strong certified safety guarantees on harmful prompts while maintaining good performance on safe prompts. For example, against adversarial suffixes of length 20, it certifiably detects 93% of the harmful prompts and labels 94% of the safe prompts as safe using the open source language model Llama 2 as the safety filter.
• Abstract（参考訳）: 一般向けにリリースされた大型言語モデル(llm)は、出力が安全であることを保証するためにguardrailsを組み込んでいる。 整列型言語モデルは、有害なコンテンツを生成するユーザの要求を減らすべきである。 しかし、このような安全対策は、モデルの安全ガードを回避し有害なコンテンツを生み出すために悪意ある設計のトークンシーケンスを含む敵のプロンプトに対して脆弱である。 本稿では,検証可能な安全性保証によって敵のプロンプトから防御する最初のフレームワークである消去・チェックを紹介する。 トークンを個別に消去し、セーフティフィルタを用いて結果のサブシーケンスを検査する。 提案手法では, サブシーケンスや入力プロンプトがフィルタによって有害であると検出された場合, 入力プロンプトを有害であるとラベル付けする。 これは、有害なプロンプトの特定のサイズまで敵の修正が有害であることも保証する。 我々は3つの攻撃モードに対して防御する。 一 相手方の接尾辞で、プロンプトの終わりに相手方の接尾辞を付すもの 二 相手方の挿入であって、相手方のシーケンスがプロンプトの中央のどこにでも挿入されているもの 三 敵トークンをそのプロンプトにおいて任意の位置に挿入する場合であって、必ずしも連続ブロックではないもの 実験の結果,本手法は有害なプロンプトに対して高い安全性を保証し,安全プロンプトにおいて良好な性能を維持していることが示された。 例えば、長さ20の逆接接尾辞に対して、有害なプロンプトの93%を確実に検出し、安全フィルタとしてオープンソースの言語モデルLlama2を用いて、安全プロンプトの94%を安全であるとラベル付けする。

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