論文の概要: Exploring the Adversarial Capabilities of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09132v3
• Date: Mon, 25 Mar 2024 08:46:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 01:35:51.207872
• Title: Exploring the Adversarial Capabilities of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの敵対的能力を探る
• Authors: Lukas Struppek, Minh Hieu Le, Dominik Hintersdorf, Kristian Kersting,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、良心的なサンプルから敵の例を作れば、既存の安全なレールを騙すことができる。 我々の実験は、ヘイトスピーチ検出に焦点をあて、LLMが敵の摂動を見つけることに成功し、ヘイトスピーチ検出システムを効果的に損なうことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.7847594292453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The proliferation of large language models (LLMs) has sparked widespread and general interest due to their strong language generation capabilities, offering great potential for both industry and research. While previous research delved into the security and privacy issues of LLMs, the extent to which these models can exhibit adversarial behavior remains largely unexplored. Addressing this gap, we investigate whether common publicly available LLMs have inherent capabilities to perturb text samples to fool safety measures, so-called adversarial examples resp.~attacks. More specifically, we investigate whether LLMs are inherently able to craft adversarial examples out of benign samples to fool existing safe rails. Our experiments, which focus on hate speech detection, reveal that LLMs succeed in finding adversarial perturbations, effectively undermining hate speech detection systems. Our findings carry significant implications for (semi-)autonomous systems relying on LLMs, highlighting potential challenges in their interaction with existing systems and safety measures.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の普及は、言語生成能力の強大さにより、広く一般に関心を集め、産業と研究の両方に大きな可能性を秘めている。 以前の研究では、LLMのセキュリティとプライバシの問題を掘り下げたものの、これらのモデルが敵対行動を示す程度は、まだ明らかにされていない。 このギャップに対処するために、一般のLLMは、テキストサンプルを摂動して安全対策を騙す能力を持っているかどうか、いわゆる逆例(resp)について検討する。 攻撃。 より具体的には、LLMが本来、既存の安全レールを騙すために良質なサンプルから敵の例を作ることができるかどうかを考察する。 我々の実験は、ヘイトスピーチ検出に焦点をあて、LLMが敵の摂動を見つけることに成功し、ヘイトスピーチ検出システムを効果的に損なうことを示した。 本研究は, LLMに依存する半自律システムに重要な意味を持ち, 既存のシステムとの相互作用や安全性対策の潜在的な課題を浮き彫りにしている。

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