論文の概要: Divide-and-Conquer Attack: Harnessing the Power of LLM to Bypass Safety Filters of Text-to-Image Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07130v3
- Date: Thu, 14 Mar 2024 14:01:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-16 01:52:29.058059
- Title: Divide-and-Conquer Attack: Harnessing the Power of LLM to Bypass Safety Filters of Text-to-Image Models
- Title（参考訳）: ディバイド・アンド・コンカー攻撃:テキスト・画像モデルの安全フィルタをバイパスするためにLLMのパワーを損なう
- Authors: Yimo Deng, Huangxun Chen,
- Abstract要約: 我々は、最先端TTIモデルの安全フィルタを回避するために、Divide-and-Conquer Attackを導入する。
我々はLLMを効果的に誘導するアタック・ヘルパーを設計し、非倫理的な描画意図を曖昧な記述に分解する。
本研究は,手工芸法や反復的TTIモデルクエリよりも,より深刻なセキュリティ上の意味を持つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5408065585641535
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Text-to-image (TTI) models offer many innovative services but also raise ethical concerns due to their potential to generate unethical images. Most public TTI services employ safety filters to prevent unintended images. In this work, we introduce the Divide-and-Conquer Attack to circumvent the safety filters of state-of the-art TTI models, including DALL-E 3 and Midjourney. Our attack leverages LLMs as text transformation agents to create adversarial prompts. We design attack helper prompts that effectively guide LLMs to break down an unethical drawing intent into multiple benign descriptions of individual image elements, allowing them to bypass safety filters while still generating unethical images. Because the latent harmful meaning only becomes apparent when all individual elements are drawn together. Our evaluation demonstrates that our attack successfully circumvents multiple strong closed-box safety filters. The comprehensive success rate of DACA bypassing the safety filters of the state-of-the-art TTI engine DALL-E 3 is above 85%, while the success rate for bypassing Midjourney V6 exceeds 75%. Our findings have more severe security implications than methods of manual crafting or iterative TTI model querying due to lower attack barrier, enhanced interpretability , and better adaptation to defense. Our prototype is available at: https://github.com/researchcode001/Divide-and-Conquer-Attack
- Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ(TTI)モデルは、多くの革新的なサービスを提供しているが、非倫理的な画像を生成する可能性があるため、倫理的な懸念も提起している。
ほとんどの公共TTIサービスは、意図しない画像を防ぐために安全フィルタを使用している。
本研究では、DALL-E 3やMidjourneyを含む最先端TTIモデルの安全性フィルタを回避するために、Divide-and-Conquer Attackを導入する。
我々の攻撃は LLM をテキスト変換エージェントとして活用し、敵対的なプロンプトを生成する。
我々は、LLMを効果的に誘導するアタック・ヘルパーを設計し、個々の画像要素の複数の良心的な記述に分割し、非倫理的な画像を生成しながら安全フィルタをバイパスできるようにする。
なぜなら、潜在有害な意味は、全ての個々の要素が一緒に引かれるときにのみ明らかになるからである。
評価の結果,攻撃によって複数の強いクローズドボックス安全フィルタを回避できた。
最先端のTTIエンジンであるDALL-E 3の安全フィルタをバイパスするDACAの総合的な成功率は85%を超え、ミッドジャーニーV6をバイパスする成功率は75%以上である。
攻撃障壁の低下,解釈可能性の向上,防御への適応性の向上などにより,手技や反復的TTIモデルクエリよりも深刻なセキュリティ上の影響が指摘された。
私たちのプロトタイプは、https://github.com/researchcode001/Divide-and-Conquer-Attackで公開されています。
関連論文リスト
- PrivAgent: Agentic-based Red-teaming for LLM Privacy Leakage [78.33839735526769]
LLMは、慎重に構築された敵のプロンプトの下で私的情報を出力することに騙される可能性がある。
PrivAgentは、プライバシー漏洩のための新しいブラックボックスレッドチームフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-07T20:09:01Z) - You Know What I'm Saying: Jailbreak Attack via Implicit Reference [22.520950422702757]
本研究は、以前見過ごされた脆弱性を特定し、Implicit Reference (AIR) による攻撃(Attack)と呼ぶ。
AIRは悪意のある目的を許容可能な目的に分解し、コンテキスト内の暗黙の参照を通してそれらをリンクする。
我々の実験は、AIRが最先端のLLMに対して有効であることを示し、ほとんどのモデルで90%を超える攻撃成功率(ASR)を達成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-04T18:42:57Z) - Large Language Model Watermark Stealing With Mixed Integer Programming [51.336009662771396]
大きな言語モデル(LLM)の透かしは、著作権に対処し、AI生成したテキストを監視し、その誤用を防ぐことを約束している。
近年の研究では、多数のキーを用いた透かし手法は、攻撃の除去に影響を受けやすいことが示されている。
我々は,最先端のLLM透かしスキームに対する新たなグリーンリスト盗難攻撃を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-30T04:11:17Z) - Improved Generation of Adversarial Examples Against Safety-aligned LLMs [72.38072942860309]
勾配に基づく手法を用いて生成した敵対的プロンプトは、安全対応のLDMに対して自動ジェイルブレイク攻撃を行う際、優れた性能を示す。
本稿では,この問題に対する新たな視点を探求し,トランスファーベースの攻撃にインスパイアされたイノベーションを活用することで緩和できることを示唆する。
この組み合わせによって生成されたクエリ固有逆接接尾辞の87%がLlama-2-7B-Chatを誘導し、AdvBench上のターゲット文字列と正確に一致する出力を生成することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-28T06:10:12Z) - 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) - PAL: Proxy-Guided Black-Box Attack on Large Language Models [55.57987172146731]
大規模言語モデル(LLM)は近年人気が高まっているが、操作時に有害なコンテンツを生成する能力を示している。
PAL(Proxy-Guided Attack on LLMs)は, ブラックボックスクエリのみの設定で, LLMに対する最初の最適化ベースの攻撃である。
GPT-3.5-Turboの攻撃成功率は84%,Llama-2-7Bの攻撃成功率は48%であった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-15T02:54:49Z) - Jailbreaker in Jail: Moving Target Defense for Large Language Models [4.426665953648274]
大規模言語モデル(LLM)は敵攻撃に対して脆弱である。
LLMは非倫理的な答えを提示することで「無害」に失敗するか、意味のある答えを拒むことで「有害」に失敗する。
有効性と無害性を両立させるため,移動目標防御(MTD)強化LLMシステムを設計した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T20:32:04Z) - Certifying LLM Safety against Adversarial Prompting [70.96868018621167]
大規模言語モデル(LLM)は、入力プロンプトに悪意のあるトークンを追加する敵攻撃に対して脆弱である。
我々は,認証された安全保証とともに,敵のプロンプトを防御する最初の枠組みである消去・チェックを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-06T04:37:20Z) - Image Hijacks: Adversarial Images can Control Generative Models at Runtime [8.603201325413192]
推論時に視覚言語モデルの振る舞いを制御する画像ハイジャック, 逆画像を検出する。
Prompt Matching法を考案し、任意のユーザ定義テキストプロンプトの動作にマッチしたハイジャックをトレーニングする。
我々は、Behaviour Matchingを使って、4種類の攻撃に対してハイジャックを作らせ、VLMは敵の選択の出力を生成し、コンテキストウィンドウから情報をリークし、安全トレーニングをオーバーライドし、偽の声明を信じるように強制する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-01T03:53:40Z)
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。