論文の概要: Rapid Optimization for Jailbreaking LLMs via Subconscious Exploitation and Echopraxia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05467v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 07:56:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 16:07:34.320224
• Title: Rapid Optimization for Jailbreaking LLMs via Subconscious Exploitation and Echopraxia
• Title（参考訳）: 意識下爆発とエコープラクシアによる脱獄性LDMの迅速最適化
• Authors: Guangyu Shen, Siyuan Cheng, Kaiyuan Zhang, Guanhong Tao, Shengwei An, Lu Yan, Zhuo Zhang, Shiqing Ma, Xiangyu Zhang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLMs)は、暴力的で有害なコンテンツを引き出すための安全対策をバイパスする特別なジェイルブレイクのプロンプトの傾向にある。 本稿では,2つの心理的概念に触発された新しい最適化手法であるRIPPLEを紹介する。 RIPPLE は平均攻撃成功率 91.5% を達成し、現在の5つの手法を最大 47.0% で上回り、オーバーヘッドは 8 倍減少する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.682497310103386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have become prevalent across diverse sectors, transforming human life with their extraordinary reasoning and comprehension abilities. As they find increased use in sensitive tasks, safety concerns have gained widespread attention. Extensive efforts have been dedicated to aligning LLMs with human moral principles to ensure their safe deployment. Despite their potential, recent research indicates aligned LLMs are prone to specialized jailbreaking prompts that bypass safety measures to elicit violent and harmful content. The intrinsic discrete nature and substantial scale of contemporary LLMs pose significant challenges in automatically generating diverse, efficient, and potent jailbreaking prompts, representing a continuous obstacle. In this paper, we introduce RIPPLE (Rapid Optimization via Subconscious Exploitation and Echopraxia), a novel optimization-based method inspired by two psychological concepts: subconsciousness and echopraxia, which describe the processes of the mind that occur without conscious awareness and the involuntary mimicry of actions, respectively. Evaluations across 6 open-source LLMs and 4 commercial LLM APIs show RIPPLE achieves an average Attack Success Rate of 91.5\%, outperforming five current methods by up to 47.0\% with an 8x reduction in overhead. Furthermore, it displays significant transferability and stealth, successfully evading established detection mechanisms. The code of our work is available at \url{https://github.com/SolidShen/RIPPLE_official/tree/official}
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は様々な分野に普及し、その異常な推論と理解能力で人間の生活を変革している。 敏感なタスクの利用が増加するにつれて、安全上の懸念が広く注目を集めている。 LLMを人間の倫理的原則と整合させ、安全な配備を確保するために、広範囲にわたる努力が注がれている。 これらの可能性にもかかわらず、最近の研究は、LLMは、暴力的で有害なコンテンツを引き出すための安全対策をバイパスする特別なジェイルブレイクのプロンプトの傾向を示している。 内在的な離散的性質と現代のllmの実質的な規模は、連続的な障害を表す多様で効率的で強力なジェイルブレイクプロンプトを自動的に生成する上で大きな課題となる。 本稿では,自覚を伴わない心のプロセスと行動の不随意の模倣を記述した,意識下とエコープラキシアという2つの心理的概念にインスパイアされた,新たな最適化手法であるRIPPLEを紹介する。 6つのオープンソース LLM と4つの商用 LLM API による評価では、RIPPLE は平均攻撃成功率 91.5 % を達成し、現在の5つのメソッドを最大47.0 % 上回っており、オーバーヘッドは 8 倍減少している。 さらに、大きな伝達性とステルスを示し、確立された検出機構を回避した。 作業のコードは \url{https://github.com/SolidShen/RIPPLE_official/tree/official} で公開されている。

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