論文の概要: Goal-Oriented Prompt Attack and Safety Evaluation for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11830v2
• Date: Fri, 8 Dec 2023 02:57:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 18:28:33.969721
• Title: Goal-Oriented Prompt Attack and Safety Evaluation for LLMs
• Title（参考訳）: LLMの目標指向型プロンプト攻撃と安全性評価
• Authors: Chengyuan Liu, Fubang Zhao, Lizhi Qing, Yangyang Kang, Changlong Sun, Kun Kuang, Fei Wu
• Abstract要約: 高品質なプロンプト攻撃サンプルを構築するパイプラインと、CPADと呼ばれる中国のプロンプト攻撃データセットを導入する。 我々のプロンプトは、慎重に設計されたいくつかのプロンプトアタックテンプレートで、予期せぬ出力を生成するためにLSMを誘導することを目的としている。 GPT-3.5に対する攻撃成功率は70%程度であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.93613764464993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) presents significant priority in text understanding and generation. However, LLMs suffer from the risk of generating harmful contents especially while being employed to applications. There are several black-box attack methods, such as Prompt Attack, which can change the behaviour of LLMs and induce LLMs to generate unexpected answers with harmful contents. Researchers are interested in Prompt Attack and Defense with LLMs, while there is no publicly available dataset with high successful attacking rate to evaluate the abilities of defending prompt attack. In this paper, we introduce a pipeline to construct high-quality prompt attack samples, along with a Chinese prompt attack dataset called CPAD. Our prompts aim to induce LLMs to generate unexpected outputs with several carefully designed prompt attack templates and widely concerned attacking contents. Different from previous datasets involving safety estimation, we construct the prompts considering three dimensions: contents, attacking methods and goals. Especially, the attacking goals indicate the behaviour expected after successfully attacking the LLMs, thus the responses can be easily evaluated and analysed. We run several popular Chinese LLMs on our dataset, and the results show that our prompts are significantly harmful to LLMs, with around 70% attack success rate to GPT-3.5. CPAD is publicly available at https://github.com/liuchengyuan123/CPAD.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト理解と生成において重要な優先順位を示す。 しかし、LSMは、特に応用される際に有害な内容物を生成するリスクに悩まされる。 プロンプトアタック(英語版)などいくつかのブラックボックス攻撃手法があり、LLMの振る舞いを変更し、有害な内容で予期せぬ回答を生じさせる。 研究者は、LPMによるプロンプトアタックとディフェンスに関心がある一方で、迅速なアタックを防御する能力を評価するために高い攻撃率を持つ公開データセットは存在しない。 本稿では,高品質なプロンプト攻撃サンプルを構築するパイプラインと,CPADと呼ばれる中国のプロンプト攻撃データセットを提案する。 提案するプロンプトは、いくつかの慎重に設計されたプロンプトアタックテンプレートと広く関連する攻撃内容を用いて、予期せぬ出力を生成するためにllmを誘導することを目的としている。 安全推定を含む従来のデータセットと異なり,コンテンツ,攻撃方法,目標の3次元を考慮したプロンプトを構築する。 特に, 攻撃目標は, LLMの攻撃に成功して期待される動作を示すため, 応答を容易に評価し, 解析することができる。 当社のデータセットでは,いくつかの中国製LPMを運用しており,この結果から,約70%の攻撃成功率がGPT-3.5に対して,LSMに対して極めて有害であることが示された。 CPADはhttps://github.com/liuchengyuan123/CPADで公開されている。

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