論文の概要: Jailbreaking Leading Safety-Aligned LLMs with Simple Adaptive Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02151v3
• Date: Mon, 07 Oct 2024 16:35:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 18:00:55.829546
• Title: Jailbreaking Leading Safety-Aligned LLMs with Simple Adaptive Attacks
• Title（参考訳）: 簡易アダプティブアタックによる安全に配慮したLLMの脱獄
• Authors: Maksym Andriushchenko, Francesco Croce, Nicolas Flammarion,
• Abstract要約: 近年のLLMでさえ、単純な適応型ジェイルブレイク攻撃に対して堅牢ではないことが示されている。 我々は, Vicuna-13B, Mistral-7B, Phi-3-Mini, Nemotron-4-340B, Llama-2-Chat-7B/13B/70B, Llama-3-Instruct-8B, Gemma-7B, GPT-3.5, GPT-4o, R2D2の攻撃成功率を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.25697806663553
• License:
• Abstract: We show that even the most recent safety-aligned LLMs are not robust to simple adaptive jailbreaking attacks. First, we demonstrate how to successfully leverage access to logprobs for jailbreaking: we initially design an adversarial prompt template (sometimes adapted to the target LLM), and then we apply random search on a suffix to maximize a target logprob (e.g., of the token "Sure"), potentially with multiple restarts. In this way, we achieve 100% attack success rate -- according to GPT-4 as a judge -- on Vicuna-13B, Mistral-7B, Phi-3-Mini, Nemotron-4-340B, Llama-2-Chat-7B/13B/70B, Llama-3-Instruct-8B, Gemma-7B, GPT-3.5, GPT-4o, and R2D2 from HarmBench that was adversarially trained against the GCG attack. We also show how to jailbreak all Claude models -- that do not expose logprobs -- via either a transfer or prefilling attack with a 100% success rate. In addition, we show how to use random search on a restricted set of tokens for finding trojan strings in poisoned models -- a task that shares many similarities with jailbreaking -- which is the algorithm that brought us the first place in the SaTML'24 Trojan Detection Competition. The common theme behind these attacks is that adaptivity is crucial: different models are vulnerable to different prompting templates (e.g., R2D2 is very sensitive to in-context learning prompts), some models have unique vulnerabilities based on their APIs (e.g., prefilling for Claude), and in some settings, it is crucial to restrict the token search space based on prior knowledge (e.g., for trojan detection). For reproducibility purposes, we provide the code, logs, and jailbreak artifacts in the JailbreakBench format at https://github.com/tml-epfl/llm-adaptive-attacks.
• Abstract（参考訳）: 近年のLLMでさえ、単純な適応型ジェイルブレイク攻撃に対して堅牢ではないことが示されている。 まず、jailbreakでlogprobへのアクセスをうまく活用する方法を実証する: 最初は逆プロンプトテンプレートを設計し、次に接尾辞にランダム検索を適用して、ターゲットのlogprob(例えば、トークン"Sure")を複数再起動で最大化する。 このようにして、審査員としてのGPT-4によると、GCG攻撃に逆らって訓練されたHarmBenchのVicuna-13B、Mistral-7B、Phi-3-Mini、Nemotron-4-340B、Llama-2-Chat-7B/13B/70B、Llama-3-Instruct-8B、Gemma-7B、GPT-3.5、GPT-4o、R2D2の攻撃成功率を100%達成した。 また、転送またはプリフィル攻撃を100%の成功率で実施することで、Crudeモデル -- ログプロブを公開していない -- をジェイルブレイクする方法も示しています。 さらに、毒殺モデル(ジェイルブレイクと多くの類似点を持つタスク)でトロイの木馬の文字列を見つけるために制限されたトークンセットをランダムに検索する方法も示しています。 異なるモデルが異なるプロンプトテンプレート(例えば、R2D2は、コンテキスト内の学習プロンプトに非常に敏感である)に対して脆弱である、いくつかのモデルは、APIに基づいたユニークな脆弱性を持っている(例えば、Claudeのプリフィル)、いくつかの設定では、事前の知識(例えば、トロイの木馬検出)に基づいてトークン検索スペースを制限することが重要である。 再現性のために、 https://github.com/tml-epfl/llm-adaptive- attacks で JailbreakBench フォーマットのコード、ログ、jailbreak アーティファクトを https://github.com/tml-epfl/llm-adaptive- attacks で提供します。

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