論文の概要: DeepInception: Hypnotize Large Language Model to Be Jailbreaker

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03191v3
• Date: Tue, 6 Feb 2024 07:24:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 19:49:48.546007
• Title: DeepInception: Hypnotize Large Language Model to Be Jailbreaker
• Title（参考訳）: DeepInception: 大きな言語モデルをジェイルブレーカーにする
• Authors: Xuan Li, Zhanke Zhou, Jianing Zhu, Jiangchao Yao, Tongliang Liu, Bo Han
• Abstract要約: 大規模言語計算モデル(LLM)は、安全ガードレールを無効にする敵のジェイルブレイクに対して脆弱である。 本稿では,LDMをジェイルブレーカーとして容易に催眠できる,DeepInceptionと呼ばれる軽量な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.53439609195024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite remarkable success in various applications, large language models (LLMs) are vulnerable to adversarial jailbreaks that make the safety guardrails void. However, previous studies for jailbreaks usually resort to brute-force optimization or extrapolations of a high computation cost, which might not be practical or effective. In this paper, inspired by the Milgram experiment w.r.t. the authority power for inciting harmfulness, we disclose a lightweight method, termed DeepInception, which can easily hypnotize LLM to be a jailbreaker. Specifically, DeepInception leverages the personification ability of LLM to construct a novel nested scene to behave, which realizes an adaptive way to escape the usage control in a normal scenario. Empirically, our DeepInception can achieve competitive jailbreak success rates with previous counterparts and realize a continuous jailbreak in subsequent interactions, which reveals the critical weakness of self-losing on both open and closed-source LLMs like Falcon, Vicuna-v1.5, Llama-2, and GPT-3.5-turbo/4. Our investigation appeals to people to pay more attention to the safety aspects of LLMs and develop a stronger defense against their misuse risks. The code is publicly available at: https://github.com/tmlr-group/DeepInception.
• Abstract（参考訳）: 様々なアプリケーションで顕著な成功を収めたにもかかわらず、大規模な言語モデル(llm)は、safe guardrailsを無効にする敵のジェイルブレイクに対して脆弱である。 しかし、従来のジェイルブレイクの研究では、計算コストの高いブルートフォース最適化や外挿が必要であり、実用的でも効果的でもない。 本稿では,害を誘発する権限であるミルグラム実験に触発されて,LLMをジェイルブレーカーとして容易に催眠できる,DeepInceptionと呼ばれる軽量な手法を開示する。 特に、DeepInceptionは、LLMの擬人化能力を活用して、新しいネストシーンを構築し、通常のシナリオでの使用制御から逃れる適応的な方法を実現する。 DeepInceptionは,FalconやVicuna-v1.5,Llama-2,GPT-3.5-turbo/4といったオープンかつクローズドなLLM上での自己ローディングの致命的な弱点を浮き彫りにしています。 我々の調査は、LSMの安全性面により注意を払って、悪用リスクに対するより強力な防御を開発するよう訴えている。 コードはhttps://github.com/tmlr-group/deepinceptionで公開されている。

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