論文の概要: Fortifying Ethical Boundaries in AI: Advanced Strategies for Enhancing Security in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01725v1
• Date: Sat, 27 Jan 2024 08:09:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-11 16:14:57.879956
• Title: Fortifying Ethical Boundaries in AI: Advanced Strategies for Enhancing Security in Large Language Models
• Title（参考訳）: AIにおける倫理境界の要塞化:大規模言語モデルにおけるセキュリティ強化のための高度な戦略
• Authors: Yunhong He, Jianling Qiu, Wei Zhang, Zhengqing Yuan
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成、翻訳、質問応答タスクに革命をもたらした。 広く使われているにもかかわらず、LLMはモデルに不適切な反応を強いられる場合の倫理的ジレンマのような課題を提示している。 本稿では,1)ユーザ入力からセンシティブな語彙をフィルタリングして非倫理的応答を防ぐ,2)"プライソンブレイク"シナリオにつながる可能性のあるインタラクションを停止するロールプレイングを検出する,4)マルチモデル大規模言語モデル(MLLM)のような様々なLLM派生語に拡張する,という課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9490749767170636
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have significantly enhanced capabilities in natural language processing and artificial intelligence. These models, including GPT-3.5 and LLaMA-2, have revolutionized text generation, translation, and question-answering tasks due to the transformative Transformer model. Despite their widespread use, LLMs present challenges such as ethical dilemmas when models are compelled to respond inappropriately, susceptibility to phishing attacks, and privacy violations. This paper addresses these challenges by introducing a multi-pronged approach that includes: 1) filtering sensitive vocabulary from user input to prevent unethical responses; 2) detecting role-playing to halt interactions that could lead to 'prison break' scenarios; 3) implementing custom rule engines to restrict the generation of prohibited content; and 4) extending these methodologies to various LLM derivatives like Multi-Model Large Language Models (MLLMs). Our approach not only fortifies models against unethical manipulations and privacy breaches but also maintains their high performance across tasks. We demonstrate state-of-the-art performance under various attack prompts, without compromising the model's core functionalities. Furthermore, the introduction of differentiated security levels empowers users to control their personal data disclosure. Our methods contribute to reducing social risks and conflicts arising from technological abuse, enhance data protection, and promote social equity. Collectively, this research provides a framework for balancing the efficiency of question-answering systems with user privacy and ethical standards, ensuring a safer user experience and fostering trust in AI technology.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、自然言語処理と人工知能の能力を大幅に強化している。 GPT-3.5やLLaMA-2を含むこれらのモデルは、変換トランスフォーマーモデルによるテキスト生成、翻訳、質問応答タスクに革命をもたらした。 広く使われているにもかかわらず、LLMは、モデルに不適切な対応を強いられる場合の倫理的ジレンマ、フィッシング攻撃への感受性、プライバシー侵害などの課題を提示している。 本稿では,これらの課題に,以下を含む多角的アプローチを導入することで対処する。 1) ユーザ入力からセンシティブな語彙をフィルタリングして,非倫理的応答を防止する。 2)「プライソンブレイク」シナリオにつながる可能性のあるインタラクションを停止するためのロールプレイングの検出。 3)禁止コンテンツの発生を制限するためのカスタムルールエンジンの実装 4) これらの手法をMLLM(Multi-Model Large Language Models)のような様々なLLM誘導体に拡張する。 弊社のアプローチは、非倫理的な操作やプライバシー侵害からモデルを守るだけでなく、タスク間のハイパフォーマンスも維持する。 モデルの中核機能を損なうことなく,様々な攻撃プロンプト下での最先端性能を示す。 さらに、異なるセキュリティレベルを導入することで、ユーザーは個人情報の開示を制御できるようになる。 本手法は,技術の乱用による社会的リスクや紛争の低減,データ保護の強化,ソーシャルエクイティの促進に寄与する。 本研究は,質問応答システムの効率をユーザのプライバシと倫理的基準とバランスさせ,より安全なユーザエクスペリエンスを確保し,AI技術への信頼を高めるための枠組みを提供する。

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