論文の概要: Coercing LLMs to do and reveal (almost) anything

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14020v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 18:59:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 14:09:17.539441
• Title: Coercing LLMs to do and reveal (almost) anything
• Title（参考訳）: LLM の実施と公開を (ほとんど) 強制する
• Authors: Jonas Geiping, Alex Stein, Manli Shu, Khalid Saifullah, Yuxin Wen and Tom Goldstein
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)に対する敵対的攻撃は、有害なステートメントを作るためにモデルを「ジェイルブレイク」することができることが示されている。 LLMに対する敵対的攻撃のスペクトルは単なるジェイルブレイクよりもはるかに大きいと我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.8601180293558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It has recently been shown that adversarial attacks on large language models (LLMs) can "jailbreak" the model into making harmful statements. In this work, we argue that the spectrum of adversarial attacks on LLMs is much larger than merely jailbreaking. We provide a broad overview of possible attack surfaces and attack goals. Based on a series of concrete examples, we discuss, categorize and systematize attacks that coerce varied unintended behaviors, such as misdirection, model control, denial-of-service, or data extraction. We analyze these attacks in controlled experiments, and find that many of them stem from the practice of pre-training LLMs with coding capabilities, as well as the continued existence of strange "glitch" tokens in common LLM vocabularies that should be removed for security reasons.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル(LLM)に対する敵対的攻撃は,有害なステートメントを作るためにモデルを「妨害」することができることが示されている。 本研究では, LLMに対する敵対的攻撃のスペクトルは, 単なるジェイルブレイクよりもはるかに大きいと論じる。 可能な攻撃面と攻撃目標を概観する。 一連の具体例に基づいて,誤指示,モデル制御,サービス拒否,データ抽出など,意図せぬ動作を強要する攻撃を論じ,分類し,体系化する。 我々は、これらの攻撃を制御実験で分析し、それらの多くは、コーディング能力を持つLLMの事前訓練の実践と、セキュリティ上の理由から除去されるべき共通LLM語彙における奇妙な"グリッチ"トークンの継続に起因していることを発見した。

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