論文の概要: Break the Breakout: Reinventing LM Defense Against Jailbreak Attacks with Self-Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15180v2
• Date: Tue, 27 Feb 2024 01:39:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 11:15:28.037511
• Title: Break the Breakout: Reinventing LM Defense Against Jailbreak Attacks with Self-Refinement
• Title（参考訳）: break the breakout: 自己定義による脱獄攻撃に対するlm防御の再発明
• Authors: Heegyu Kim, Sehyun Yuk, Hyunsouk Cho
• Abstract要約: 言語モデル(LM)は、敵の誤用に対する悪用に対して脆弱である。 安全でないLMであっても、優れた安全性を実現するフォーマッティングによる自己再定義を提案する。 また、安全性に配慮しないLMは、より便利で安全な応答を提供することで、安全に配慮したLMよりも優れていることも見てきた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.854482269849925
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Caution: This paper includes offensive words that could potentially cause unpleasantness. Language models (LMs) are vulnerable to exploitation for adversarial misuse. Training LMs for safety alignment is extensive and makes it hard to respond to fast-developing attacks immediately, such as jailbreaks. We propose self-refine with formatting that achieves outstanding safety even in non-safety-aligned LMs and evaluate our method alongside several defense baselines, demonstrating that it is the safest training-free method against jailbreak attacks. Additionally, we proposed a formatting method that improves the efficiency of the self-refine process while reducing attack success rates in fewer iterations. We've also observed that non-safety-aligned LMs outperform safety-aligned LMs in safety tasks by giving more helpful and safe responses. In conclusion, our findings can achieve less safety risk with fewer computational costs, allowing non-safety LM to be easily utilized in real-world service.
• Abstract（参考訳）: 注意:この論文には不快感を引き起こす可能性のある攻撃的な言葉が含まれている。 言語モデル(LM)は敵の誤用に対する悪用に対して脆弱である。 安全アライメントのための訓練用LMは広く、ジェイルブレイクのような迅速な開発攻撃にすぐに対応しにくくなっている。 非セーフティアライメントのlmsにおいても優れた安全性を実現する自己定義方式を提案し,複数の防御ベースラインとともに本手法を評価し,ジェイルブレイク攻撃に対する最も安全なトレーニングフリーな方法であることを実証する。 さらに,より少ないイテレーションで攻撃成功率を低減しつつ,自己抑制プロセスの効率を向上するフォーマッティング手法を提案する。 非セーフティアライメントのlmsは、より有益で安全な応答を提供することで、安全アライメントされたlmsよりも安全タスクにおいて優れています。 結論として,本研究は計算コストを少なくして安全リスクを低減し,非安全lmを現実のサービスで容易に活用できることを示す。

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