論文の概要: Is the System Message Really Important to Jailbreaks in Large Language Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14857v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 17:39:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-03 19:29:28.703532
• Title: Is the System Message Really Important to Jailbreaks in Large Language Models?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのジェイルブレイクにとってシステムメッセージは本当に重要か?
• Authors: Xiaotian Zou, Yongkang Chen, Ke Li
• Abstract要約: ジェイルブレイク(jailbreak)とは、Large Language Models(LLM)が悪質な質問を誘発するときに発生する予期せぬ、潜在的に有害な応答のことである。 本稿では,脱獄プロンプトに耐性のあるシステムメッセージを生成するためのシステムメッセージアルゴリズム(SMEA)を提案する。 我々の研究はLLMのセキュリティを強化し、脱獄の限界を高め、この研究分野の進歩を育みます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.032370454116833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid evolution of Large Language Models (LLMs) has rendered them indispensable in modern society. While security measures are typically in place to align LLMs with human values prior to release, recent studies have unveiled a concerning phenomenon named "jailbreak." This term refers to the unexpected and potentially harmful responses generated by LLMs when prompted with malicious questions. Existing research focuses on generating jailbreak prompts but our study aim to answer a different question: Is the system message really important to jailbreak in LLMs? To address this question, we conducted experiments in a stable GPT version gpt-3.5-turbo-0613 to generated jailbreak prompts with varying system messages: short, long, and none. We discover that different system messages have distinct resistances to jailbreak by experiments. Additionally, we explore the transferability of jailbreak across LLMs. This finding underscores the significant impact system messages can have on mitigating LLMs jailbreak. To generate system messages that are more resistant to jailbreak prompts, we propose System Messages Evolutionary Algorithms (SMEA). Through SMEA, we can get robust system messages population that demonstrate up to 98.9% resistance against jailbreak prompts. Our research not only bolsters LLMs security but also raises the bar for jailbreak, fostering advancements in this field of study.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)の急速な進化は、現代社会においてそれらにとって不可欠である。 セキュリティ対策は通常、リリース前にLSMを人的価値に合わせるために行われるが、最近の研究では「ジェイルブレイク」と呼ばれる関連する現象を明らかにしている。 この用語は、悪意のある質問によって引き起こされたLSMによる予期せぬ、潜在的に有害な反応を指す。 既存の研究はジェイルブレイクプロンプトの生成にフォーカスしていますが、我々の研究は別の質問に答えることを目的としています。 そこで我々は,gptバージョンgpt-3.5-turbo-0613を用いて,さまざまなシステムメッセージを含むジェイルブレイクプロンプトを生成する実験を行った。 異なるシステムメッセージは、実験によってジェイルブレイクに対する耐性が異なることが分かりました。 さらに,LLM間のジェイルブレイクの転送可能性についても検討する。 この発見は、LLMのジェイルブレイクを緩和するシステムメッセージの重大な影響を浮き彫りにする。 脱獄プロンプトに耐性のあるシステムメッセージを生成するために,システムメッセージ進化アルゴリズム(SMEA)を提案する。 smeaを通じて、脱獄プロンプトに対する98.9%の抵抗を示す堅牢なシステムメッセージの人口を得ることができる。 我々の研究は、LSMのセキュリティを後押しするだけでなく、脱獄の障壁を増し、この研究分野の進歩を育みます。

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