論文の概要: A Comprehensive Survey of Attack Techniques, Implementation, and Mitigation Strategies in Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10982v1
- Date: Mon, 18 Dec 2023 07:07:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 11:57:39.081068
- Title: A Comprehensive Survey of Attack Techniques, Implementation, and Mitigation Strategies in Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける攻撃手法・実装・緩和戦略の包括的調査
- Authors: Aysan Esmradi, Daniel Wankit Yip, Chun Fai Chan,
- Abstract要約: この記事では、モデル自体に対する攻撃と、モデルアプリケーションに対する攻撃という2つの攻撃カテゴリについて説明する。
前者は専門知識、モデルデータへのアクセス、重要な実装時間が必要です。
後者は攻撃者にはよりアクセスしやすく、注目されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Ensuring the security of large language models (LLMs) is an ongoing challenge despite their widespread popularity. Developers work to enhance LLMs security, but vulnerabilities persist, even in advanced versions like GPT-4. Attackers exploit these weaknesses, highlighting the need for proactive cybersecurity measures in AI model development. This article explores two attack categories: attacks on models themselves and attacks on model applications. The former requires expertise, access to model data, and significant implementation time, while the latter is more accessible to attackers and has seen increased attention. Our study reviews over 100 recent research works, providing an in-depth analysis of each attack type. We identify the latest attack methods and explore various approaches to carry them out. We thoroughly investigate mitigation techniques, assessing their effectiveness and limitations. Furthermore, we summarize future defenses against these attacks. We also examine real-world techniques, including reported and our implemented attacks on LLMs, to consolidate our findings. Our research highlights the urgency of addressing security concerns and aims to enhance the understanding of LLM attacks, contributing to robust defense development in this evolving domain.
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)のセキュリティを確保することは、広く普及しているにもかかわらず、現在進行中の課題である。
開発者はLSMのセキュリティを強化するために作業するが、脆弱性はGPT-4のような高度なバージョンでも持続する。
攻撃者はこれらの弱点を悪用し、AIモデル開発における積極的なサイバーセキュリティ対策の必要性を強調している。
この記事では、モデル自体に対する攻撃と、モデルアプリケーションに対する攻撃という2つの攻撃カテゴリについて説明する。
前者は専門知識、モデルデータへのアクセス、重要な実装時間を必要とし、後者は攻撃者に対してよりアクセスしやすく、注目されている。
本研究は,100以上の最近の研究成果をレビューし,各攻撃タイプについて詳細な分析を行った。
我々は、最新の攻撃方法を特定し、それらを実行するための様々なアプローチを探索する。
我々は、緩和手法を徹底的に検討し、その効果と限界を評価した。
さらに、これらの攻撃に対する将来の防御について要約する。
また,LLMに対する報告や実施した攻撃を含む実世界の技術についても検討し,その結果を整理した。
本研究は、セキュリティ問題に対処する緊急性を強調し、LLM攻撃の理解を高めることを目的としており、この発展途上の領域における堅牢な防衛開発に寄与している。
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