論文の概要: Tensor Trust: Interpretable Prompt Injection Attacks from an Online Game

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01011v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 06:13:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 14:40:11.542416
• Title: Tensor Trust: Interpretable Prompt Injection Attacks from an Online Game
• Title（参考訳）: tensor trust: オンラインゲームからの迅速なインジェクション攻撃
• Authors: Sam Toyer, Olivia Watkins, Ethan Adrian Mendes, Justin Svegliato, Luke Bailey, Tiffany Wang, Isaac Ong, Karim Elmaaroufi, Pieter Abbeel, Trevor Darrell, Alan Ritter, Stuart Russell
• Abstract要約: 本稿では,126,000以上のプロンプトインジェクションと46,000以上のプロンプトベースのプロンプトインジェクションに対する「防御」のデータセットを提案する。 我々の知る限り、これは現在、命令追従 LLM に対する人間生成の敵例の最大のデータセットである。 また、データセットを使用して、2種類のプロンプトインジェクションに対する耐性のベンチマークを作成し、これをプロンプト抽出とプロンプトハイジャックと呼ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.66627242073724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While Large Language Models (LLMs) are increasingly being used in real-world applications, they remain vulnerable to prompt injection attacks: malicious third party prompts that subvert the intent of the system designer. To help researchers study this problem, we present a dataset of over 126,000 prompt injection attacks and 46,000 prompt-based "defenses" against prompt injection, all created by players of an online game called Tensor Trust. To the best of our knowledge, this is currently the largest dataset of human-generated adversarial examples for instruction-following LLMs. The attacks in our dataset have a lot of easily interpretable stucture, and shed light on the weaknesses of LLMs. We also use the dataset to create a benchmark for resistance to two types of prompt injection, which we refer to as prompt extraction and prompt hijacking. Our benchmark results show that many models are vulnerable to the attack strategies in the Tensor Trust dataset. Furthermore, we show that some attack strategies from the dataset generalize to deployed LLM-based applications, even though they have a very different set of constraints to the game. We release all data and source code at https://tensortrust.ai/paper
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、現実のアプリケーションでますます使われるようになっているが、インジェクション攻撃の影響を受けやすい: 悪意のあるサードパーティは、システムデザイナーの意図を覆す。 研究者がこの問題を研究するのを助けるために,オンラインゲーム「テンソル・トラスト」のプレイヤーが作成した,126,000件以上のプロンプト・インジェクション・アタックと46,000件のプロンプト・ベースの「防御」のデータセットを提示する。 我々の知る限りでは、これは現在、命令追従 LLM の人間生成敵の最大のデータセットである。 我々のデータセットの攻撃は、容易に解釈できる構造を持ち、LSMの弱点に光を当てた。 また、データセットを使用して、2種類のプロンプトインジェクションに対する耐性のベンチマークを作成し、これをプロンプト抽出とプロンプトハイジャックと呼ぶ。 ベンチマークの結果,多くのモデルがtensor trustデータセットのアタック戦略に脆弱であることが判明した。 さらに,ゲームに制約が全くない場合でも,データセットからの攻撃戦略がLLMベースのアプリケーションに一般化されることを示す。 すべてのデータとソースコードをhttps://tensortrust.ai/paperでリリースします。

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