論文の概要: Large Language Models are Vulnerable to Bait-and-Switch Attacks for Generating Harmful Content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13926v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 16:46:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 14:29:38.677633
• Title: Large Language Models are Vulnerable to Bait-and-Switch Attacks for Generating Harmful Content
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは、有害コンテンツを生成するためのBait-and-Switch攻撃に対して脆弱である
• Authors: Federico Bianchi, James Zou
• Abstract要約: 大きな言語モデルから来る安全なテキストでさえ、Bait-and-Switch攻撃によって潜在的に危険なコンテンツになる可能性がある。 このアプローチの目覚ましい有効性は、LLMの信頼性の高い安全ガードレールを開発する上で重要な課題を浮き彫りにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.99403318079253
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The risks derived from large language models (LLMs) generating deceptive and damaging content have been the subject of considerable research, but even safe generations can lead to problematic downstream impacts. In our study, we shift the focus to how even safe text coming from LLMs can be easily turned into potentially dangerous content through Bait-and-Switch attacks. In such attacks, the user first prompts LLMs with safe questions and then employs a simple find-and-replace post-hoc technique to manipulate the outputs into harmful narratives. The alarming efficacy of this approach in generating toxic content highlights a significant challenge in developing reliable safety guardrails for LLMs. In particular, we stress that focusing on the safety of the verbatim LLM outputs is insufficient and that we also need to consider post-hoc transformations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)から生じる誤認や有害なコンテンツを生み出すリスクは、かなりの研究の対象となっているが、安全な世代でさえ、下流への影響に問題を引き起こす可能性がある。 本研究では,llmからの安全なテキストが,餌とスイッチによる攻撃によって潜在的に危険なコンテンツに容易に変換できる方法に焦点を移す。 このような攻撃では、ユーザはまず、安全な質問をllmに促し、次いで簡単な find-and-replace post-hoc technique を使って出力を有害な物語に操作する。 毒性物質の生成におけるこのアプローチの有効性は、LCMの信頼性の高い安全ガードレールを開発する上で大きな課題となっている。 特に,LLM出力の安全性に重点を置くことは不十分であり,ポストホック変換も検討する必要があることを強調する。

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