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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09132v4
• Date: Mon, 8 Jul 2024 12:10:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 02:38:52.676275
• 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。

関連論文リスト

• Exploring Automatic Cryptographic API Misuse Detection in the Era of LLMs [60.32717556756674]
  本稿では,暗号誤用の検出において,大規模言語モデルを評価するための体系的評価フレームワークを提案する。 11,940個のLCM生成レポートを詳細に分析したところ、LSMに固有の不安定性は、報告の半数以上が偽陽性になる可能性があることがわかった。 最適化されたアプローチは、従来の手法を超え、確立されたベンチマークでこれまで知られていなかった誤用を明らかにすることで、90%近い顕著な検出率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T15:31:26Z)
• A Survey of Attacks on Large Vision-Language Models: Resources, Advances, and Future Trends [78.3201480023907]
  LVLM(Large Vision-Language Models)は、多モーダルな理解と推論タスクにまたがる顕著な能力を示す。 LVLMの脆弱性は比較的過小評価されており、日々の使用において潜在的なセキュリティリスクを生じさせる。 本稿では,既存のLVLM攻撃の様々な形態について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T06:57:58Z)
• Unique Security and Privacy Threats of Large Language Model: A Comprehensive Survey [46.19229410404056]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において顕著な進歩を遂げた。 これらのモデルは、強力な言語理解と生成能力を示すために、広大なデータセットでトレーニングされている。 プライバシーとセキュリティの問題は、そのライフサイクルを通じて明らかになっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T07:55:32Z)
• Understanding Privacy Risks of Embeddings Induced by Large Language Models [75.96257812857554]
  大きな言語モデルは、人工知能の初期の兆候を示すが、幻覚に苦しむ。 1つの有望な解決策は、外部知識を埋め込みとして保存し、LLMを検索強化世代に支援することである。 近年の研究では、事前学習された言語モデルによるテキスト埋め込みから、元のテキストを部分的に再構築できることが実験的に示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T13:10:48Z)
• Speak Out of Turn: Safety Vulnerability of Large Language Models in Multi-turn Dialogue [10.703193963273128]
  大規模言語モデル(LLM)は、違法または非倫理的な応答を生成することが実証されている。 本稿では,人間は多ターン対話を利用してLSMを誘導し,有害な情報を生成することができると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T07:11:59Z)
• Jailbreak and Guard Aligned Language Models with Only Few In-Context Demonstrations [38.437893814759086]
  大きな言語モデル(LLM)は様々なタスクで顕著に成功しているが、その安全性と有害なコンテンツを生成するリスクは依然として懸念されている。 本研究では, LLM を倒すために有害な実証を行う In-Context Attack (ICA) と, 有害な応答の再現を拒否する事例を通じてモデルレジリエンスを高める In-Context Defense (ICD) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T07:50:29Z)
• Siren's Song in the AI Ocean: A Survey on Hallucination in Large Language Models [116.01843550398183]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクで顕著な機能を示している。 LLMは時折、ユーザ入力から分岐するコンテンツを生成し、以前生成されたコンテキストと矛盾する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-03T16:56:48Z)
• Visual Adversarial Examples Jailbreak Aligned Large Language Models [66.53468356460365]
  視覚入力の連続的かつ高次元的な性質は、敵対的攻撃に対する弱いリンクであることを示す。 我々は、視力統合されたLLMの安全ガードレールを回避するために、視覚的敵の例を利用する。 本研究は,マルチモダリティの追求に伴う敵のエスカレーションリスクを浮き彫りにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-22T22:13:03Z)
• On the Risk of Misinformation Pollution with Large Language Models [127.1107824751703]
  本稿では,現代大規模言語モデル (LLM) の誤用の可能性について検討する。 本研究は, LLMが効果的な誤情報発生器として機能し, DOQAシステムの性能が著しく低下することを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T04:10:26Z)

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。