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。
関連論文リスト
- Iterative Self-Tuning LLMs for Enhanced Jailbreaking Capabilities [63.603861880022954]
本稿では,対戦型LDMをジェイルブレイク能力に富んだ反復的自己調整プロセスであるADV-LLMを紹介する。
我々のフレームワークは,様々なオープンソース LLM 上で ASR を100% 近く達成しながら,逆接接尾辞を生成する計算コストを大幅に削減する。
Llama3のみに最適化されているにもかかわらず、GPT-3.5では99%のASR、GPT-4では49%のASRを達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-24T06:36:12Z) - Defending Large Language Models Against Jailbreak Attacks via Layer-specific Editing [14.094372002702476]
大規模言語モデル(LLM)は、広範囲の現実世界のアプリケーションで採用されつつある。
近年の研究では、LSMは故意に構築された敵のプロンプトに弱いことが示されている。
そこで本研究では,新しい防衛手法である textbfLayer-specific textbfEditing (LED) を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-28T13:26:12Z) - Protecting Your LLMs with Information Bottleneck [20.870610473199125]
本稿では,情報ボトルネック原理に基づく防御機構であるIBProtector(Information Bottleneck Protector)を紹介する。
IBProtectorは、軽量で訓練可能な抽出器によって促進されるプロンプトを選択的に圧縮し、摂動する。
IBProtectorはジェイルブレイク対策において,現在の防御方法よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-22T08:16:07Z) - ASETF: A Novel Method for Jailbreak Attack on LLMs through Translate Suffix Embeddings [58.82536530615557]
本稿では, 連続的な逆接接尾辞埋め込みを一貫性のある, 理解可能なテキストに変換するために, ASETF (Adversarial Suffix Embedding Translation Framework) を提案する。
本手法は,逆接接尾辞の計算時間を著しく短縮し,既存の手法よりもはるかに優れた攻撃成功率を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-25T06:46:27Z) - Coercing LLMs to do and reveal (almost) anything [80.8601180293558]
大規模言語モデル(LLM)に対する敵対的攻撃は、有害なステートメントを作るためにモデルを「ジェイルブレイク」することができることが示されている。
LLMに対する敵対的攻撃のスペクトルは単なるジェイルブレイクよりもはるかに大きいと我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T18:59:13Z) - A Wolf in Sheep's Clothing: Generalized Nested Jailbreak Prompts can Fool Large Language Models Easily [51.63085197162279]
大きな言語モデル(LLM)は有用で安全な応答を提供するように設計されている。
ジェイルブレイク」と呼ばれる 敵のプロンプトは 保護を回避できる
有効なジェイルブレイクプロンプトを生成するためにLLM自体を活用する自動フレームワークであるReNeLLMを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-14T16:02:16Z) - Attack Prompt Generation for Red Teaming and Defending Large Language
Models [70.157691818224]
大規模言語モデル (LLM) は、有害なコンテンツを生成するためにLSMを誘導するレッド・チーム・アタックの影響を受けやすい。
本稿では、手動と自動の手法を組み合わせて、高品質な攻撃プロンプトを経済的に生成する統合的アプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-19T06:15:05Z) - SmoothLLM: Defending Large Language Models Against Jailbreaking Attacks [99.23352758320945]
SmoothLLMは,大規模言語モデル(LLM)に対するジェイルブレーキング攻撃を軽減するために設計された,最初のアルゴリズムである。
敵が生成したプロンプトが文字レベルの変化に対して脆弱であることから、我々の防衛はまず、与えられた入力プロンプトの複数のコピーをランダムに摂動し、対応する予測を集約し、敵の入力を検出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-05T17:01:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。