論文の概要: Universal Vulnerabilities in Large Language Models: Backdoor Attacks for In-context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05949v6
• Date: Wed, 09 Oct 2024 11:46:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:30:14.116675
• Title: Universal Vulnerabilities in Large Language Models: Backdoor Attacks for In-context Learning
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける普遍的脆弱性:コンテキスト内学習のためのバックドアアタック
• Authors: Shuai Zhao, Meihuizi Jia, Luu Anh Tuan, Fengjun Pan, Jinming Wen,
• Abstract要約: In-context Learningは、事前学習と微調整のギャップを埋めるパラダイムであり、いくつかのNLPタスクにおいて高い有効性を示している。 広く適用されているにもかかわらず、コンテキスト内学習は悪意のある攻撃に対して脆弱である。 我々は、コンテキスト内学習に基づく大規模言語モデルをターゲットに、ICLAttackという新しいバックドアアタック手法を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.011140902511135
• License:
• Abstract: In-context learning, a paradigm bridging the gap between pre-training and fine-tuning, has demonstrated high efficacy in several NLP tasks, especially in few-shot settings. Despite being widely applied, in-context learning is vulnerable to malicious attacks. In this work, we raise security concerns regarding this paradigm. Our studies demonstrate that an attacker can manipulate the behavior of large language models by poisoning the demonstration context, without the need for fine-tuning the model. Specifically, we design a new backdoor attack method, named ICLAttack, to target large language models based on in-context learning. Our method encompasses two types of attacks: poisoning demonstration examples and poisoning demonstration prompts, which can make models behave in alignment with predefined intentions. ICLAttack does not require additional fine-tuning to implant a backdoor, thus preserving the model's generality. Furthermore, the poisoned examples are correctly labeled, enhancing the natural stealth of our attack method. Extensive experimental results across several language models, ranging in size from 1.3B to 180B parameters, demonstrate the effectiveness of our attack method, exemplified by a high average attack success rate of 95.0% across the three datasets on OPT models.
• Abstract（参考訳）: In-context Learningは、事前学習と微調整のギャップを埋めるパラダイムであり、いくつかのNLPタスク、特に数ショット設定において高い有効性を示している。 広く適用されているにもかかわらず、コンテキスト内学習は悪意のある攻撃に対して脆弱である。 本研究では,このパラダイムに関するセキュリティ上の懸念を提起する。 本研究は,大規模言語モデルの動作を,模型の微調整を必要とせず,実演コンテキストを害することで操作できることを実証する。 具体的には,テキスト内学習に基づく大規模言語モデルを対象として,ICLAttackという新たなバックドア攻撃手法を設計する。 本手法は, 有毒な実演例と有毒な実演プロンプトの2種類の攻撃を包含する。 ICLAttackは、バックドアを埋め込むために追加の微調整を必要としないため、モデルの一般性を保っている。 さらに, 毒性例を正しくラベル付けし, 攻撃方法の自然なステルス性を高めた。 OPTモデル上での3つのデータセットの平均攻撃成功率95.0%で示される攻撃手法の有効性を示した。

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