論文の概要: A Comprehensive Study of Jailbreak Attack versus Defense for Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13457v2
- Date: Fri, 17 May 2024 05:00:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-20 18:31:55.317462
- Title: A Comprehensive Study of Jailbreak Attack versus Defense for Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルに対するジェイルブレイク攻撃対防御に関する総合的研究
- Authors: Zihao Xu, Yi Liu, Gelei Deng, Yuekang Li, Stjepan Picek,
- Abstract要約: Vicuna, LLama, GPT-3.5 Turboの3つの異なる言語モデルに適用した9つの攻撃手法と7つの防御手法について検討した。
以上の結果から,既存のホワイトボックス攻撃は普遍的手法に比べて性能が低く,入力に特別なトークンを含むと,攻撃成功の可能性に大きな影響を及ぼすことが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.40158210837289
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMS) have increasingly become central to generating content with potential societal impacts. Notably, these models have demonstrated capabilities for generating content that could be deemed harmful. To mitigate these risks, researchers have adopted safety training techniques to align model outputs with societal values to curb the generation of malicious content. However, the phenomenon of "jailbreaking", where carefully crafted prompts elicit harmful responses from models, persists as a significant challenge. This research conducts a comprehensive analysis of existing studies on jailbreaking LLMs and their defense techniques. We meticulously investigate nine attack techniques and seven defense techniques applied across three distinct language models: Vicuna, LLama, and GPT-3.5 Turbo. We aim to evaluate the effectiveness of these attack and defense techniques. Our findings reveal that existing white-box attacks underperform compared to universal techniques and that including special tokens in the input significantly affects the likelihood of successful attacks. This research highlights the need to concentrate on the security facets of LLMs. Additionally, we contribute to the field by releasing our datasets and testing framework, aiming to foster further research into LLM security. We believe these contributions will facilitate the exploration of security measures within this domain.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMS)は、社会的影響のあるコンテンツを生み出す中心となってきています。
特に、これらのモデルは有害と思われるコンテンツを生成する能力を示している。
これらのリスクを軽減するため、研究者はモデル出力を社会的価値と整合させ、悪意のあるコンテンツの生成を抑制する安全訓練手法を採用した。
しかし、モデルから有害な反応を誘発する「ジェイルブレイク」という現象は重要な課題である。
本研究は, 脱獄型LDMとその防御技術に関する既存の研究を包括的に分析する。
Vicuna, LLama, GPT-3.5 Turboの3つの異なる言語モデルに適用した9つの攻撃手法と7つの防御手法を慎重に検討した。
本研究の目的は,これらの攻撃・防御技術の有効性を評価することである。
以上の結果から,既存のホワイトボックス攻撃は普遍的手法に比べて性能が低く,入力に特別なトークンを含むと,攻撃成功の可能性に大きな影響を及ぼすことが明らかとなった。
この研究は、LLMのセキュリティ面に集中する必要性を強調している。
さらに、LLMセキュリティに関するさらなる研究を促進することを目的として、データセットとテスティングフレームワークをリリースすることによって、この分野にコントリビュートする。
これらの貢献により、この領域内のセキュリティ対策の探索が容易になると考えています。
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