論文の概要: Studious Bob Fight Back Against Jailbreaking via Prompt Adversarial Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06255v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 09:09:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 17:42:58.507925
• Title: Studious Bob Fight Back Against Jailbreaking via Prompt Adversarial Tuning
• Title（参考訳）: Studious Bobがプロンプトの逆行で脱獄に抵抗
• Authors: Yichuan Mo, Yuji Wang, Zeming Wei, Yisen Wang
• Abstract要約: 本稿では,PAT(Prompt Adversarial Tuning)という手法を用いて,防御制御機構を訓練する手法を提案する。 我々は、最適化された目標を達成するために、敵の訓練に似た訓練プロセスを設計する。 提案手法はブラックボックスとホワイトボックスの両方で有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.732636833706845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although Large Language Models (LLMs) have achieved tremendous success in various applications, they are also susceptible to certain prompts that can induce them to bypass built-in safety measures and provide dangerous or illegal content, a phenomenon known as jailbreak. To protect LLMs from producing harmful information, various defense strategies are proposed, with most focusing on content filtering or adversarial training of models. In this paper, we propose an approach named Prompt Adversarial Tuning (PAT) to train a defense control mechanism, which is then embedded as a prefix to user prompts to implement our defense strategy. We design a training process similar to adversarial training to achieve our optimized goal, alternating between updating attack and defense controls. To our knowledge, we are the first to implement defense from the perspective of prompt tuning. Once employed, our method will hardly impact the operational efficiency of LLMs. Experiments show that our method is effective in both black-box and white-box settings, reducing the success rate of advanced attacks to nearly 0 while maintaining the benign answer rate of 80% to simple benign questions. Our work might potentially chart a new perspective for future explorations in LLM security.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は様々なアプリケーションで大きな成功を収めているが、それらはビルトインの安全対策をバイパスし、危険または違法なコンテンツを提供するような特定のプロンプトに影響を受けやすい。 llmが有害な情報を生成するのを防ぐため、様々な防衛戦略が提案されており、そのほとんどはコンテンツフィルタリングやモデルの敵対的訓練に焦点が当てられている。 本稿では,PAT(Prompt Adversarial Tuning)という手法を用いて,防衛制御機構を訓練し,ユーザに対して,防衛戦略の実装を促すためのプレフィックスとして組み込む手法を提案する。 我々は、攻撃と防御制御の更新を交互に行い、最適化された目標を達成するために、敵の訓練に似た訓練プロセスを設計する。 我々の知る限りでは、我々は即時チューニングの観点から最初に防御を実装している。 一度使用すれば, LLMの運用効率にはほとんど影響しない。 実験の結果,本手法はブラックボックスとホワイトボックスの両方において有効であり,80%の良質な回答率を維持しつつ,アドバンスト攻撃の成功率をほぼ0に抑えることができた。 我々の研究は将来のLLMセキュリティの新たな展望を示すかもしれない。

関連論文リスト

• Deciphering the Chaos: Enhancing Jailbreak Attacks via Adversarial Prompt Translation [71.92055093709924]
  そこで本稿では, ガーブレッドの逆数プロンプトを, 一貫性のある, 可読性のある自然言語の逆数プロンプトに"翻訳"する手法を提案する。 また、jailbreakプロンプトの効果的な設計を発見し、jailbreak攻撃の理解を深めるための新しいアプローチも提供する。 本稿では,AdvBench上でのLlama-2-Chatモデルに対する攻撃成功率は90%以上である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T06:31:04Z)
• Harnessing Task Overload for Scalable Jailbreak Attacks on Large Language Models [8.024771725860127]
  大きな言語モデル(LLM)は、安全メカニズムをバイパスするジェイルブレイク攻撃に対して脆弱なままである。 我々は, LLMの安全性ポリシーの活性化を前提として, 計算資源を占有する新しい拡張性のあるジェイルブレイク攻撃を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T15:10:01Z)
• Prefix Guidance: A Steering Wheel for Large Language Models to Defend Against Jailbreak Attacks [27.11523234556414]
  我々は,プリフィックスガイダンス(PG)という,プラグアンドプレイで容易に配置可能なジェイルブレイク防御フレームワークを提案する。 PGは、モデルの出力の最初の数個のトークンを直接設定することで、有害なプロンプトを特定するようモデルに誘導する。 3つのモデルと5つの攻撃方法におけるPGの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T14:51:32Z)
• Jailbreak Vision Language Models via Bi-Modal Adversarial Prompt [60.54666043358946]
  本稿では,テキストと視覚のプロンプトを協調的に最適化することにより,ジェイルブレイクを実行するバイモーダル・アドバイサル・プロンプト・アタック(BAP)を提案する。 特に,大規模言語モデルを用いてジェイルブレイクの失敗を分析し,テキストのプロンプトを洗練させるために連鎖推論を採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T13:00:42Z)
• Defensive Prompt Patch: A Robust and Interpretable Defense of LLMs against Jailbreak Attacks [59.46556573924901]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)のための新しいプロンプトベースの防御機構であるDPPを紹介する。 従来のアプローチとは異なり、DPP は LLM の高能率を維持しながら最小の攻撃成功率 (ASR) を達成するように設計されている。 LLAMA-2-7B-ChatおよびMistral-7B-Instruct-v0.2モデルによる実験結果から,DSPの堅牢性と適応性が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T14:40:35Z)
• White-box Multimodal Jailbreaks Against Large Vision-Language Models [61.97578116584653]
  本稿では,テキストと画像のモダリティを併用して,大規模視覚言語モデルにおけるより広範な脆弱性のスペクトルを利用する,より包括的戦略を提案する。 本手法は,テキスト入力がない場合に,逆画像プレフィックスをランダムノイズから最適化し,有害な応答を多様に生成することから始める。 様々な有害な指示に対する肯定的な反応を誘発する確率を最大化するために、対向テキスト接頭辞を、対向画像接頭辞と統合し、共最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T07:13:30Z)
• Robust Prompt Optimization for Defending Language Models Against Jailbreaking Attacks [17.22989422489567]
  大規模言語モデル(LLM)は敵の攻撃や脱獄に対して脆弱である。 本稿では,LLMをジェイルブレイク攻撃から守るための最適化に基づく目標と,堅牢なシステムレベルの防御を実現するアルゴリズムを提案する。 GPT-4の攻撃成功率(ASR)は6%,Llama-2の攻撃成功率(ASR)は0%に低下した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T18:56:08Z)
• BadCLIP: Dual-Embedding Guided Backdoor Attack on Multimodal Contrastive Learning [85.2564206440109]
  本報告では,防衛後においてもバックドア攻撃が有効であり続けるという現実的なシナリオにおける脅威を明らかにする。 バックドア検出や細調整防御のモデル化に抵抗性のあるemphtoolnsアタックを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T02:21:49Z)
• Baseline Defenses for Adversarial Attacks Against Aligned Language Models [109.75753454188705]
  最近の研究は、テキストのモデレーションが防御をバイパスするジェイルブレイクのプロンプトを生み出すことを示している。 検出(複雑度に基づく)、入力前処理(言い換えと再帰化)、対人訓練の3種類の防衛について検討する。 テキストに対する既存の離散化の弱点と比較的高いコストの最適化が組み合わさって、標準適応攻撃をより困難にしていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T17:59:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。