Fugu-MT 論文翻訳(概要): Making Them Ask and Answer: Jailbreaking Large Language Models in Few Queries via Disguise and Reconstruction

論文の概要: Making Them Ask and Answer: Jailbreaking Large Language Models in Few Queries via Disguise and Reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18104v2
Date: Mon, 10 Jun 2024 11:20:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-12 01:13:35.277619
Title: Making Them Ask and Answer: Jailbreaking Large Language Models in Few Queries via Disguise and Reconstruction
Title（参考訳）: 質問と回答:ディグライズとリコンストラクションによる少数のクエリにおける大規模言語モデルのジェイルブレーク
Authors: Tong Liu, Yingjie Zhang, Zhe Zhao, Yinpeng Dong, Guozhu Meng, Kai Chen,
Abstract要約: 安全微調整におけるバイアスの脆弱性を特定することによって,LLMのセキュリティに関する理論的基盤を開拓した。我々は、偽装による有害な指示を隠蔽するDRAというブラックボックスジェイルブレイク法を設計する。我々は、さまざまなオープンソースおよびクローズドソースモデルでDRAを評価し、最先端のジェイルブレイク成功率と攻撃効率を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.171418109420276
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In recent years, large language models (LLMs) have demonstrated notable success across various tasks, but the trustworthiness of LLMs is still an open problem. One specific threat is the potential to generate toxic or harmful responses. Attackers can craft adversarial prompts that induce harmful responses from LLMs. In this work, we pioneer a theoretical foundation in LLMs security by identifying bias vulnerabilities within the safety fine-tuning and design a black-box jailbreak method named DRA (Disguise and Reconstruction Attack), which conceals harmful instructions through disguise and prompts the model to reconstruct the original harmful instruction within its completion. We evaluate DRA across various open-source and closed-source models, showcasing state-of-the-art jailbreak success rates and attack efficiency. Notably, DRA boasts a 91.1% attack success rate on OpenAI GPT-4 chatbot.
Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) は様々なタスクにおいて顕著な成功を収めてきたが,LLMの信頼性は依然として未解決の問題である。特定の脅威の1つは、有害または有害な反応を引き起こす可能性があることである。攻撃者はLSMから有害な反応を引き起こす敵のプロンプトを作れます。本研究では,DRA(Disguise and Restruction Attack)と呼ばれるブラックボックスジェイルブレイク法を設計し,偽装による有害な命令を隠蔽し,その完了時にオリジナルの有害な命令を再構築するようモデルに促すことにより,LLMのセキュリティの理論的基盤を開拓する。我々は、さまざまなオープンソースおよびクローズドソースモデルでDRAを評価し、最先端のジェイルブレイク成功率と攻撃効率を示す。特に、DRAはOpenAI GPT-4チャットボットの攻撃成功率91.1%を誇っている。

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