論文の概要: TRAP: Targeted Random Adversarial Prompt Honeypot for Black-Box Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12991v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 17:46:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 21:22:40.159403
• Title: TRAP: Targeted Random Adversarial Prompt Honeypot for Black-Box Identification
• Title（参考訳）: TRAP:ブラックボックス識別のためのランダム対応型ハニーポット
• Authors: Martin Gubri, Dennis Ulmer, Hwaran Lee, Sangdoo Yun, Seong Joon Oh,
• Abstract要約: ブラックボックス認証(BBIV)の新たな指紋認証問題について述べる。 目標は、サードパーティアプリケーションがチャット機能を通じて特定のLLMを使用するかどうかを判断することである。 本稿では,TRAP (Targeted Random Adversarial Prompt) と呼ばれる,特定のLPMを識別する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.25887364156612
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM) services and models often come with legal rules on who can use them and how they must use them. Assessing the compliance of the released LLMs is crucial, as these rules protect the interests of the LLM contributor and prevent misuse. In this context, we describe the novel fingerprinting problem of Black-box Identity Verification (BBIV). The goal is to determine whether a third-party application uses a certain LLM through its chat function. We propose a method called Targeted Random Adversarial Prompt (TRAP) that identifies the specific LLM in use. We repurpose adversarial suffixes, originally proposed for jailbreaking, to get a pre-defined answer from the target LLM, while other models give random answers. TRAP detects the target LLMs with over 95% true positive rate at under 0.2% false positive rate even after a single interaction. TRAP remains effective even if the LLM has minor changes that do not significantly alter the original function.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)サービスやモデルには,誰が使用可能なのか,どのように使用しなければならないのか,という法的ルールが伴うことが多い。 これらのルールは、LLMコントリビュータの利益を保護し、誤用を防止するため、リリースされているLLMのコンプライアンスを評価することが重要である。 ここでは,ブラックボックス認証(BBIV)の新たな指紋認証問題について述べる。 目標は、サードパーティアプリケーションがチャット機能を通じて特定のLLMを使用するかどうかを判断することである。 本稿では,TRAP (Targeted Random Adversarial Prompt) と呼ばれる,特定のLPMを識別する手法を提案する。 我々は、当初ジェイルブレイクのために提案されていた敵の接尾辞を再利用して、ターゲットのLDMから事前に定義された回答を得る一方、他のモデルはランダムな回答を与える。 TRAPは標的のLDMを95%以上の正の確率で検出し、1回の相互作用の後にも0.2%以下の偽の正のレートで検出する。 TRAP は LLM が元の関数を著しく変更しない小さな変更をしても有効である。

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