Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Wolf in Sheep's Clothing: Generalized Nested Jailbreak Prompts can Fool Large Language Models Easily

論文の概要: A Wolf in Sheep's Clothing: Generalized Nested Jailbreak Prompts can Fool Large Language Models Easily

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08268v3
Date: Wed, 27 Mar 2024 13:29:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-28 22:42:58.897957
Title: A Wolf in Sheep's Clothing: Generalized Nested Jailbreak Prompts can Fool Large Language Models Easily
Title（参考訳）: シープの衣服の狼:一般化されたネストド・ジェイルブレイク・プラットは、大きな言語モデルを簡単に作成できる
Authors: Peng Ding, Jun Kuang, Dan Ma, Xuezhi Cao, Yunsen Xian, Jiajun Chen, Shujian Huang,
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 51.63085197162279
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT and GPT-4, are designed to provide useful and safe responses. However, adversarial prompts known as 'jailbreaks' can circumvent safeguards, leading LLMs to generate potentially harmful content. Exploring jailbreak prompts can help to better reveal the weaknesses of LLMs and further steer us to secure them. Unfortunately, existing jailbreak methods either suffer from intricate manual design or require optimization on other white-box models, which compromises either generalization or efficiency. In this paper, we generalize jailbreak prompt attacks into two aspects: (1) Prompt Rewriting and (2) Scenario Nesting. Based on this, we propose ReNeLLM, an automatic framework that leverages LLMs themselves to generate effective jailbreak prompts. Extensive experiments demonstrate that ReNeLLM significantly improves the attack success rate while greatly reducing the time cost compared to existing baselines. Our study also reveals the inadequacy of current defense methods in safeguarding LLMs. Finally, we analyze the failure of LLMs defense from the perspective of prompt execution priority, and propose corresponding defense strategies. We hope that our research can catalyze both the academic community and LLMs developers towards the provision of safer and more regulated LLMs. The code is available at https://github.com/NJUNLP/ReNeLLM.
Abstract（参考訳）: ChatGPTやGPT-4のような大規模言語モデル(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。しかし、"jailbreaks"と呼ばれる敵のプロンプトは、LLMが潜在的に有害な内容を生成するため、保護を回避することができる。ジェイルブレイクのプロンプトを探索することは、LSMの弱点を明らかにするのに役立ちます。残念ながら、既存のjailbreakメソッドは複雑な手動設計に悩まされるか、他のホワイトボックスモデルの最適化を必要とする。本稿では,(1)プロンプトリライトと(2)シナリオネスティングの2つの側面にジェイルブレイク即時攻撃を一般化する。そこで本研究では,LDM自体を利用して効果的なジェイルブレイクプロンプトを生成する自動フレームワークReNeLLMを提案する。大規模な実験により、ReNeLLMは攻撃成功率を大幅に改善し、既存のベースラインと比較して時間コストを大幅に削減することが示された。また,LLMの保護における現行の防御方法の欠如も明らかにした。最後に、迅速な実行優先の観点からLLMの防衛失敗を分析し、対応する防衛戦略を提案する。我々の研究が学術コミュニティとLLM開発者の両方を、より安全でより規制されたLLMの提供に向けて触媒化できることを願っています。コードはhttps://github.com/NJUNLP/ReNeLLMで入手できる。

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