論文の概要: Semantic Mirror Jailbreak: Genetic Algorithm Based Jailbreak Prompts Against Open-source LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14872v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 15:13:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 17:02:32.288618
• Title: Semantic Mirror Jailbreak: Genetic Algorithm Based Jailbreak Prompts Against Open-source LLMs
• Title（参考訳）: Semantic Mirror Jailbreak: 遺伝的アルゴリズムによるオープンソースLLMに対するジェイルブレイクプロンプト
• Authors: Xiaoxia Li, Siyuan Liang, Jiyi Zhang, Han Fang, Aishan Liu, Ee-Chien Chang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は入力シーケンスに基づいてテキストを生成するが、ジェイルブレイク攻撃には弱い。 ジェイルブレイクプロンプトは、クエリに使用する元の質問よりも意味的に多様である。 セマンティック・ミラー・ジェイルブレイク(SMJ)アプローチを導入し,従来の質問と意味的に類似したジェイルブレイクプロンプトを生成することでLCMをバイパスする手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.8029926520819
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs), used in creative writing, code generation, and translation, generate text based on input sequences but are vulnerable to jailbreak attacks, where crafted prompts induce harmful outputs. Most jailbreak prompt methods use a combination of jailbreak templates followed by questions to ask to create jailbreak prompts. However, existing jailbreak prompt designs generally suffer from excessive semantic differences, resulting in an inability to resist defenses that use simple semantic metrics as thresholds. Jailbreak prompts are semantically more varied than the original questions used for queries. In this paper, we introduce a Semantic Mirror Jailbreak (SMJ) approach that bypasses LLMs by generating jailbreak prompts that are semantically similar to the original question. We model the search for jailbreak prompts that satisfy both semantic similarity and jailbreak validity as a multi-objective optimization problem and employ a standardized set of genetic algorithms for generating eligible prompts. Compared to the baseline AutoDAN-GA, SMJ achieves attack success rates (ASR) that are at most 35.4% higher without ONION defense and 85.2% higher with ONION defense. SMJ's better performance in all three semantic meaningfulness metrics of Jailbreak Prompt, Similarity, and Outlier, also means that SMJ is resistant to defenses that use those metrics as thresholds.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、創造的な記述、コード生成、翻訳に使用され、入力シーケンスに基づいたテキストを生成するが、工芸的なプロンプトが有害な出力を誘導するジェイルブレイク攻撃に弱い。 ほとんどのjailbreakプロンプトメソッドは、Jailbreakプロンプトの作成に関する質問に続いて、Jailbreakテンプレートの組み合わせを使用している。 しかし、既存のjailbreakプロンプト設計は一般的に過剰なセマンティックな違いに悩まされ、単純なセマンティックメトリクスをしきい値として使用する防御に抵抗することができない。 ジェイルブレイクプロンプトは、クエリに使われた質問よりも意味的に多様である。 本稿では,semantic mirror jailbreak (smj) アプローチについて紹介する。 セマンティック類似性とジェイルブレイク妥当性の両方を満たすジェイルブレイクプロンプトを多目的最適化問題としてモデル化し,適用可能なプロンプトを生成するための遺伝的アルゴリズムを標準化した。 ベースラインのAutoDAN-GAと比較して、SMJは攻撃成功率(ASR)を最大35.4%上回っており、オニオン防衛は85.2%上回っている。 また、Jailbreak Prompt、Simisity、Outlierの3つの意味論的意味度指標におけるSMJの優れたパフォーマンスは、これらの指標をしきい値として使用する防御に耐性があることを意味する。

関連論文リスト

• Effective and Evasive Fuzz Testing-Driven Jailbreaking Attacks against LLMs [33.87649859430635]
  大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクに優れていますが、それでも脱獄攻撃に対して脆弱です。 我々は,ブラックボックスファジテストのアプローチを,一連のカスタマイズされた設計で適応させる新しいジェイルブレイク攻撃フレームワークを提案する。 攻撃成功率は90%,80%,74%以上であり,既存のベースラインを60%以上越えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T10:03:09Z)
• HSF: Defending against Jailbreak Attacks with Hidden State Filtering [14.031010511732008]
  隠れ状態フィルタ(HSF)に基づくジェイルブレイク攻撃防御戦略を提案する。 HSFは、推論プロセスが始まる前に、モデルが相手の入力をプリエンプティブに識別し、拒否することを可能にする。 不正なユーザクエリに対する応答を最小限に抑えながら、Jailbreak攻撃の成功率を大幅に低下させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-31T06:50:07Z)
• EnJa: Ensemble Jailbreak on Large Language Models [69.13666224876408]
  大きな言語モデル(LLM)は、安全クリティカルなアプリケーションにますますデプロイされている。 LLMは、悪質なプロンプトを慎重に作り、ポリシーに違反するコンテンツを生成することで、まだジェイルブレイクされる可能性がある。 本稿では,プロンプトレベルのジェイルブレイクを用いて有害な命令を隠蔽し,グラデーションベースの攻撃で攻撃成功率を高め,テンプレートベースのコネクタを介して2種類のジェイルブレイク攻撃を接続する新しいEnJa攻撃を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T07:46:08Z)
• JailbreakBench: An Open Robustness Benchmark for Jailbreaking Large Language Models [123.66104233291065]
  ジェイルブレイク攻撃は、大きな言語モデル(LLM)が有害、非倫理的、またはその他の不快なコンテンツを生成する原因となる。 これらの攻撃を評価することは、現在のベンチマークと評価テクニックの収集が適切に対処していない、多くの課題を提示します。 JailbreakBenchは、以下のコンポーネントを備えたオープンソースのベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T02:44:02Z)
• EasyJailbreak: A Unified Framework for Jailbreaking Large Language Models [53.87416566981008]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)に対するジェイルブレイク攻撃の構築と評価を容易にする統合フレームワークであるEasyJailbreakを紹介する。 Selector、Mutator、Constraint、Evaluatorの4つのコンポーネントを使ってJailbreak攻撃を構築する。 10の異なるLSMで検証した結果、さまざまなジェイルブレイク攻撃で平均60%の侵入確率で重大な脆弱性が判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T18:39:53Z)
• LLMs Can Defend Themselves Against Jailbreaking in a Practical Manner: A Vision Paper [16.078682415975337]
  Jailbreakingは、既成の大規模言語モデル(LLM)に配置された安全アライメントをバイパスする、新たな敵攻撃である。 本稿では,SELFDEFENDと呼ばれる軽量で実用的な防御手法を提案する。 jailbreakプロンプトが最小限の遅延と、通常のユーザプロンプトが無視できる遅延で、既存のjailbreak攻撃を防げます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T05:34:43Z)
• Tree of Attacks: Jailbreaking Black-Box LLMs Automatically [34.36053833900958]
  本稿では,ジェイルブレイクを自動生成するTAP(Tree of Attacks with Pruning)を提案する。 TAPは、最先端のLDMを80%以上にわたってジェイルブレイクするプロンプトを生成する。 TAPはまた、LlamaGuardのような最先端のガードレールによって保護されたLLMをジェイルブレイクすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-04T18:49:23Z)
• A Wolf in Sheep's Clothing: Generalized Nested Jailbreak Prompts can Fool Large Language Models Easily [51.63085197162279]
  大きな言語モデル(LLM)は有用で安全な応答を提供するように設計されている。 ジェイルブレイク」と呼ばれる 敵のプロンプトは 保護を回避できる 有効なジェイルブレイクプロンプトを生成するためにLLM自体を活用する自動フレームワークであるReNeLLMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T16:02:16Z)
• Jailbreaking Black Box Large Language Models in Twenty Queries [97.29563503097995]
  大規模言語モデル(LLM)は、敵のジェイルブレイクに対して脆弱である。 LLMへのブラックボックスアクセスのみのセマンティックジェイルブレイクを生成するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T15:38:28Z)
• AutoDAN: Generating Stealthy Jailbreak Prompts on Aligned Large Language Models [54.95912006700379]
  本稿では,大規模言語モデルに対する新たなジェイルブレイク攻撃であるAutoDANを紹介する。 AutoDANは、慎重に設計された階層型遺伝的アルゴリズムによって、ステルスなジェイルブレイクプロンプトを自動的に生成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T19:44:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。