論文の概要: EasyJailbreak: A Unified Framework for Jailbreaking Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12171v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 18:39:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 18:21:58.111664
- Title: EasyJailbreak: A Unified Framework for Jailbreaking Large Language Models
- Title（参考訳）: EasyJailbreak: 大規模言語モデルをジェイルブレイクするための統一フレームワーク
- Authors: Weikang Zhou, Xiao Wang, Limao Xiong, Han Xia, Yingshuang Gu, Mingxu Chai, Fukang Zhu, Caishuang Huang, Shihan Dou, Zhiheng Xi, Rui Zheng, Songyang Gao, Yicheng Zou, Hang Yan, Yifan Le, Ruohui Wang, Lijun Li, Jing Shao, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.87416566981008
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Jailbreak attacks are crucial for identifying and mitigating the security vulnerabilities of Large Language Models (LLMs). They are designed to bypass safeguards and elicit prohibited outputs. However, due to significant differences among various jailbreak methods, there is no standard implementation framework available for the community, which limits comprehensive security evaluations. This paper introduces EasyJailbreak, a unified framework simplifying the construction and evaluation of jailbreak attacks against LLMs. It builds jailbreak attacks using four components: Selector, Mutator, Constraint, and Evaluator. This modular framework enables researchers to easily construct attacks from combinations of novel and existing components. So far, EasyJailbreak supports 11 distinct jailbreak methods and facilitates the security validation of a broad spectrum of LLMs. Our validation across 10 distinct LLMs reveals a significant vulnerability, with an average breach probability of 60% under various jailbreaking attacks. Notably, even advanced models like GPT-3.5-Turbo and GPT-4 exhibit average Attack Success Rates (ASR) of 57% and 33%, respectively. We have released a wealth of resources for researchers, including a web platform, PyPI published package, screencast video, and experimental outputs.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のセキュリティ脆弱性の特定と緩和には、脱獄攻撃が不可欠である。
セーフガードをバイパスし、禁止されたアウトプットを引き出すように設計されている。
しかし、さまざまなjailbreakメソッドに大きな違いがあるため、コミュニティで利用可能な標準実装フレームワークは存在せず、包括的なセキュリティ評価が制限されている。
本稿では,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。
このモジュラーフレームワークは、研究者が新しいコンポーネントと既存のコンポーネントの組み合わせから簡単に攻撃を構築できる。
今のところ、EasyJailbreakは11の異なるjailbreakメソッドをサポートし、幅広いLLMのセキュリティ検証を容易にする。
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%の攻撃確率で重大な脆弱性が判明した。
特に、GPT-3.5-TurboやGPT-4のような先進モデルでさえ、それぞれ平均攻撃成功率(ASR)が57%、33%である。
我々は、Webプラットフォーム、PyPIパブリッシュパッケージ、スクリーンキャストビデオ、実験的なアウトプットなど、研究者のための豊富なリソースをリリースした。
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