論文の概要: All in How You Ask for It: Simple Black-Box Method for Jailbreak Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09798v3
• Date: Mon, 12 Feb 2024 02:29:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 20:57:57.509264
• Title: All in How You Ask for It: Simple Black-Box Method for Jailbreak Attacks
• Title（参考訳）: 脱獄の仕方:ブラックボックスで簡単にジェイルブレイクを防げる方法
• Authors: Kazuhiro Takemoto
• Abstract要約: 本研究では,ジェイルブレイクプロンプトを効率的に作成するための簡単なブラックボックス手法を提案する。 本手法は有害なプロンプトを目的のLSMを直接利用した良性表現に反復的に変換する。 提案手法は, 平均5回の質問に対して, 80%以上の攻撃成功率を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT, encounter `jailbreak' challenges, wherein safeguards are circumvented to generate ethically harmful prompts. This study introduces a straightforward black-box method for efficiently crafting jailbreak prompts, addressing the significant complexity and computational costs associated with conventional methods. Our technique iteratively transforms harmful prompts into benign expressions directly utilizing the target LLM, predicated on the hypothesis that LLMs can autonomously generate expressions that evade safeguards. Through experiments conducted with ChatGPT (GPT-3.5 and GPT-4) and Gemini-Pro, our method consistently achieved an attack success rate exceeding 80% within an average of five iterations for forbidden questions and proved robust against model updates. The jailbreak prompts generated were not only naturally-worded and succinct but also challenging to defend against. These findings suggest that the creation of effective jailbreak prompts is less complex than previously believed, underscoring the heightened risk posed by black-box jailbreak attacks.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、倫理的に有害なプロンプトを生成するためにセーフガードが回避される「ジェイルブレイク」問題に遭遇する。 本研究では,ジェイルブレイクプロンプトを効率的に作成するためのブラックボックス手法を提案する。 本手法は, 有害なプロンプトを目標LLMを直接利用した良性表現に反復的に変換し, LLMが安全を回避可能な表現を自律的に生成できるという仮説を導いた。 また,ChatGPT(GPT-3.5およびGPT-4)とGemini-Pro(GPT-3.5およびGPT-4)を用いて行った実験により,提案手法は平均5回に80%を超える攻撃成功率を達成した。 ジェイルブレイクのプロンプトは、自然言語で簡潔なだけでなく、防御も難しいものだった。 これらの結果は、効果的なジェイルブレイクプロンプトの作成は以前考えられていたよりも複雑ではなく、ブラックボックスのジェイルブレイク攻撃によるリスクの高揚を物語っていることを示唆している。

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