論文の概要: A Novel Evaluation Framework for Assessing Resilience Against Prompt Injection Attacks in Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00991v1
- Date: Tue, 2 Jan 2024 02:06:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 12:57:08.113603
- Title: A Novel Evaluation Framework for Assessing Resilience Against Prompt Injection Attacks in Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおけるプロンプトインジェクション攻撃に対する抵抗性評価のための新しい評価フレームワーク
- Authors: Daniel Wankit Yip, Aysan Esmradi, Chun Fai Chan,
- Abstract要約: 本研究では,アプリケーションのレジリエンスを定量化する新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークには、代表性、解釈可能性、堅牢性を保証するために設計された革新的な技術が含まれている。
その結果, 新しいモデルであるLlama2はChatGLMよりも高いレジリエンスを示した。
- 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: Prompt injection attacks exploit vulnerabilities in large language models (LLMs) to manipulate the model into unintended actions or generate malicious content. As LLM integrated applications gain wider adoption, they face growing susceptibility to such attacks. This study introduces a novel evaluation framework for quantifying the resilience of applications. The framework incorporates innovative techniques designed to ensure representativeness, interpretability, and robustness. To ensure the representativeness of simulated attacks on the application, a meticulous selection process was employed, resulting in 115 carefully chosen attacks based on coverage and relevance. For enhanced interpretability, a second LLM was utilized to evaluate the responses generated from these simulated attacks. Unlike conventional malicious content classifiers that provide only a confidence score, the LLM-based evaluation produces a score accompanied by an explanation, thereby enhancing interpretability. Subsequently, a resilience score is computed by assigning higher weights to attacks with greater impact, thus providing a robust measurement of the application resilience. To assess the framework's efficacy, it was applied on two LLMs, namely Llama2 and ChatGLM. Results revealed that Llama2, the newer model exhibited higher resilience compared to ChatGLM. This finding substantiates the effectiveness of the framework, aligning with the prevailing notion that newer models tend to possess greater resilience. Moreover, the framework exhibited exceptional versatility, requiring only minimal adjustments to accommodate emerging attack techniques and classifications, thereby establishing itself as an effective and practical solution. Overall, the framework offers valuable insights that empower organizations to make well-informed decisions to fortify their applications against potential threats from prompt injection.
- Abstract（参考訳）: プロンプトインジェクションは、意図しないアクションにモデルを操作したり、悪意のあるコンテンツを生成するために、大きな言語モデル(LLM)の脆弱性を利用する。
LLM統合アプリケーションが広く採用されるにつれて、このような攻撃に対する感受性が高まる。
本研究では,アプリケーションのレジリエンスを定量化する新しい評価フレームワークを提案する。
このフレームワークには、代表性、解釈可能性、堅牢性を保証するために設計された革新的な技術が含まれている。
アプリケーションに対するシミュレートされた攻撃の表現性を確保するため、厳密な選択プロセスが採用され、115の攻撃がカバレッジと関連性に基づいて慎重に選択された。
解析可能性を高めるために、これらのシミュレートされた攻撃から発生する応答を評価するために、第2のLSMを使用した。
信頼スコアのみを提供する従来の悪意のあるコンテンツ分類器とは異なり、LCMに基づく評価は説明を伴うスコアを生成し、解釈可能性を向上させる。
その後、より高い重みをより大きなインパクトで攻撃に割り当てることでレジリエンススコアが計算され、アプリケーションのレジリエンスを堅牢に測定する。
フレームワークの有効性を評価するために、Llama2とChatGLMという2つのLLMに適用された。
その結果, 新しいモデルであるLlama2はChatGLMよりも高いレジリエンスを示した。
この発見は、新しいモデルがより大きなレジリエンスを持つ傾向にあるという一般的な考え方と一致して、フレームワークの有効性を裏付けるものである。
さらに、この枠組みは、新たな攻撃技術や分類に対応するため、最小限の調整しか必要とせず、効果的で実用的な解決法として確立された。
全体として、このフレームワークは、組織に対して、迅速なインジェクションによる潜在的な脅威に対して、アプリケーションを強化するための、十分なインフォームド決定を可能にする貴重な洞察を提供する。
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