論文の概要: Defending Against Alignment-Breaking Attacks via Robustly Aligned LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14348v3
• Date: Wed, 12 Jun 2024 00:27:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 23:42:48.241473
• Title: Defending Against Alignment-Breaking Attacks via Robustly Aligned LLM
• Title（参考訳）: ロバスト配向LDMによるアライメント・ブレーキング攻撃に対する防御
• Authors: Bochuan Cao, Yuanpu Cao, Lu Lin, Jinghui Chen,
• Abstract要約: 我々は、アライメントを破る可能性のある攻撃に対して、ロバストにアライメントされたLLM(RA-LLM)を導入する。 RA-LLMは、最先端の敵のプロンプトと、手作りのジェイルブレイクプロンプトの両方を防御できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.16217797677075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Large Language Models (LLMs) have made significant advancements and are now widely used across various domains. Unfortunately, there has been a rising concern that LLMs can be misused to generate harmful or malicious content. Though a line of research has focused on aligning LLMs with human values and preventing them from producing inappropriate content, such alignments are usually vulnerable and can be bypassed by alignment-breaking attacks via adversarially optimized or handcrafted jailbreaking prompts. In this work, we introduce a Robustly Aligned LLM (RA-LLM) to defend against potential alignment-breaking attacks. RA-LLM can be directly constructed upon an existing aligned LLM with a robust alignment checking function, without requiring any expensive retraining or fine-tuning process of the original LLM. Furthermore, we also provide a theoretical analysis for RA-LLM to verify its effectiveness in defending against alignment-breaking attacks. Through real-world experiments on open-source large language models, we demonstrate that RA-LLM can successfully defend against both state-of-the-art adversarial prompts and popular handcrafted jailbreaking prompts by reducing their attack success rates from nearly 100% to around 10% or less.
• Abstract（参考訳）: 近年、Large Language Models (LLM) は大きな進歩を遂げ、現在では様々な領域で広く使われている。 残念なことに、LSMが有害または悪意のあるコンテンツを生成するために誤用される可能性があるという懸念が高まっている。 LLMを人間の価値観と整合させ、それらが不適切なコンテンツを生み出すのを防ぐことに焦点を当てた研究のラインもあるが、そのようなアライメントは通常脆弱であり、逆向きに最適化されたり、手作りのジェイルブレイクプロンプトによってアライメントを破ることによってバイパスすることができる。 本研究では,アライメントを破る可能性のある攻撃に対して,ロバストにアライメントされたLLM(RA-LLM)を導入する。 RA-LLMは、従来のLLMの高価な再トレーニングや微調整を必要とすることなく、ロバストなアライメントチェック機能を備えた既存のLCM上に直接構築することができる。 さらに,RA-LLMのアライメント破壊攻撃に対する防御効果を検証するための理論的解析を行った。 オープンソースの大規模言語モデルに関する実世界の実験を通じて、RA-LLMは、攻撃成功率を100%から10%程度に減らして、最先端の敵対的プロンプトと、一般的な手作りのジェイルブレイクプロンプトの両方を防御できることを示した。

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