論文の概要: GradSafe: Detecting Jailbreak Prompts for LLMs via Safety-Critical Gradient Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13494v2
• Date: Wed, 29 May 2024 21:45:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 20:54:36.772804
• Title: GradSafe: Detecting Jailbreak Prompts for LLMs via Safety-Critical Gradient Analysis
• Title（参考訳）: GradSafe: 安全臨界勾配解析によるLCMの脱獄プロンプト検出
• Authors: Yueqi Xie, Minghong Fang, Renjie Pi, Neil Gong,
• Abstract要約: LLMにおける安全クリティカルパラメータの勾配を精査し,脱獄プロンプトを効果的に検出するGradSafeを提案する。 LLMのジェイルブレイクに対する損失の勾配は、コンプライアンス応答と組み合わせることで、特定の安全クリティカルパラメータに類似したパターンを示す。 GradSafeはLlama Guardよりも優れていますが、大きなデータセットで微調整されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.225253610200207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) face threats from jailbreak prompts. Existing methods for detecting jailbreak prompts are primarily online moderation APIs or finetuned LLMs. These strategies, however, often require extensive and resource-intensive data collection and training processes. In this study, we propose GradSafe, which effectively detects jailbreak prompts by scrutinizing the gradients of safety-critical parameters in LLMs. Our method is grounded in a pivotal observation: the gradients of an LLM's loss for jailbreak prompts paired with compliance response exhibit similar patterns on certain safety-critical parameters. In contrast, safe prompts lead to different gradient patterns. Building on this observation, GradSafe analyzes the gradients from prompts (paired with compliance responses) to accurately detect jailbreak prompts. We show that GradSafe, applied to Llama-2 without further training, outperforms Llama Guard, despite its extensive finetuning with a large dataset, in detecting jailbreak prompts. This superior performance is consistent across both zero-shot and adaptation scenarios, as evidenced by our evaluations on ToxicChat and XSTest. The source code is available at https://github.com/xyq7/GradSafe.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、脱獄プロンプトからの脅威に直面している。 jailbreakプロンプトを検出する既存の方法は、主にオンラインモデレーションAPIまたは微調整LDMである。 しかし、これらの戦略は、広範囲でリソース集約的なデータ収集とトレーニングプロセスを必要とすることが多い。 本研究では, LLMにおける安全クリティカルパラメータの勾配を精査し, 脱獄プロンプトを効果的に検出するGradSafeを提案する。 LLMのジェイルブレイクに対する損失の勾配は、コンプライアンス応答と組み合わせることで、特定の安全クリティカルパラメータに類似したパターンを示す。 対照的に、安全なプロンプトは異なる勾配パターンをもたらす。 この観測に基づいて、GradSafeは、(コンプライアンス対応を備えた)プロンプトから勾配を分析して、Jailbreakプロンプトを正確に検出する。 Llama Guardは、大規模なデータセットによる微調整によってジェイルブレイクのプロンプトを検出するが、Llama-2にさらなるトレーニングなしで適用されたGradSafeは、Llama Guardより優れていた。 ToxicChatとXSTestで評価したように、この優れたパフォーマンスはゼロショットとアダプションの両方のシナリオで一貫しています。 ソースコードはhttps://github.com/xyq7/GradSafeで入手できる。

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