論文の概要: Detection and Defense Against Prominent Attacks on Preconditioned LLM-Integrated Virtual Assistants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00994v1
• Date: Tue, 2 Jan 2024 02:11:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 12:57:08.111273
• Title: Detection and Defense Against Prominent Attacks on Preconditioned LLM-Integrated Virtual Assistants
• Title（参考訳）: プレコンディショニングLDMによる仮想アシスタントの攻撃検出と防御
• Authors: Chun Fai Chan, Daniel Wankit Yip, Aysan Esmradi,
• Abstract要約: 一部の開発者は、プリコンディショニングのためにシステムメッセージ(初期プロンプトまたはカスタムプロンプトとしても知られる)を活用することを好んでいる。 このような悪意のある操作は重大な脅威となり、仮想アシスタントの応答の正確さと信頼性を損なう可能性がある。 本研究では,システムメッセージを対象とした攻撃対策を目的とした3つの検知・防御機構について検討した。
• 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: The emergence of LLM (Large Language Model) integrated virtual assistants has brought about a rapid transformation in communication dynamics. During virtual assistant development, some developers prefer to leverage the system message, also known as an initial prompt or custom prompt, for preconditioning purposes. However, it is important to recognize that an excessive reliance on this functionality raises the risk of manipulation by malicious actors who can exploit it with carefully crafted prompts. Such malicious manipulation poses a significant threat, potentially compromising the accuracy and reliability of the virtual assistant's responses. Consequently, safeguarding the virtual assistants with detection and defense mechanisms becomes of paramount importance to ensure their safety and integrity. In this study, we explored three detection and defense mechanisms aimed at countering attacks that target the system message. These mechanisms include inserting a reference key, utilizing an LLM evaluator, and implementing a Self-Reminder. To showcase the efficacy of these mechanisms, they were tested against prominent attack techniques. Our findings demonstrate that the investigated mechanisms are capable of accurately identifying and counteracting the attacks. The effectiveness of these mechanisms underscores their potential in safeguarding the integrity and reliability of virtual assistants, reinforcing the importance of their implementation in real-world scenarios. By prioritizing the security of virtual assistants, organizations can maintain user trust, preserve the integrity of the application, and uphold the high standards expected in this era of transformative technologies.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)統合仮想アシスタントの出現は、通信力学の急速な変換をもたらした。 仮想アシスタント開発において、一部の開発者はプリコンディショニングのためにシステムメッセージ(初期プロンプトまたはカスタムプロンプトとしても知られる)を活用することを好んでいる。 しかし、この機能への過度な依存は、慎重に工夫したプロンプトで悪質な行為者による操作のリスクを高めることが重要である。 このような悪意のある操作は重大な脅威となり、仮想アシスタントの応答の正確さと信頼性を損なう可能性がある。 これにより、仮想アシスタントを検出・防御機構で保護することが、安全性と整合性を確保する上で最重要となる。 本研究では,システムメッセージを対象とした攻撃対策を目的とした3つの検知・防御機構について検討した。 これらのメカニズムには、参照キーの挿入、LLM評価器の利用、Self-Reminderの実装が含まれる。 これらのメカニズムの有効性を示すために、これらのメカニズムは顕著な攻撃技術に対してテストされた。 以上の結果から,本研究のメカニズムは攻撃を正確に識別し,対処することが可能であることが示唆された。 これらのメカニズムの有効性は、仮想アシスタントの完全性と信頼性を保護し、現実のシナリオにおける実装の重要性を補強する可能性を示している。 仮想アシスタントのセキュリティを優先することにより、組織はユーザの信頼を維持し、アプリケーションの完全性を維持し、この変革的技術の時代に期待される高い標準を維持できる。

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