論文の概要: Goal-guided Generative Prompt Injection Attack on Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07234v4
• Date: Sat, 09 Nov 2024 04:01:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:06:14.094264
• Title: Goal-guided Generative Prompt Injection Attack on Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに対するゴール誘導型ジェネレータインジェクションインジェクションアタック
• Authors: Chong Zhang, Mingyu Jin, Qinkai Yu, Chengzhi Liu, Haochen Xue, Xiaobo Jin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、大規模ユーザ指向自然言語タスクの強力な基盤を提供する。 多数のユーザは、ユーザインターフェースを通じて、逆テキストや命令を容易に注入することができる。 これらの戦略が攻撃の成功率とどのように関係し、モデルセキュリティを効果的に改善するかは不明である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.175969971471705
• License:
• Abstract: Current large language models (LLMs) provide a strong foundation for large-scale user-oriented natural language tasks. A large number of users can easily inject adversarial text or instructions through the user interface, thus causing LLMs model security challenges. Although there is currently a large amount of research on prompt injection attacks, most of these black-box attacks use heuristic strategies. It is unclear how these heuristic strategies relate to the success rate of attacks and thus effectively improve model robustness. To solve this problem, we redefine the goal of the attack: to maximize the KL divergence between the conditional probabilities of the clean text and the adversarial text. Furthermore, we prove that maximizing the KL divergence is equivalent to maximizing the Mahalanobis distance between the embedded representation $x$ and $x'$ of the clean text and the adversarial text when the conditional probability is a Gaussian distribution and gives a quantitative relationship on $x$ and $x'$. Then we designed a simple and effective goal-guided generative prompt injection strategy (G2PIA) to find an injection text that satisfies specific constraints to achieve the optimal attack effect approximately. It is particularly noteworthy that our attack method is a query-free black-box attack method with low computational cost. Experimental results on seven LLM models and four datasets show the effectiveness of our attack method.
• Abstract（参考訳）: 現在の大規模言語モデル(LLM)は、大規模ユーザ指向自然言語タスクの強力な基盤を提供する。 多数のユーザがユーザインターフェースを通じて逆テキストや命令を簡単にインジェクトできるため、LLMはセキュリティ上の課題をモデル化する。 現在、プロンプト・インジェクション・アタックに関する研究は多いが、ブラックボックス・アタックのほとんどはヒューリスティック・ストラテジーを使用している。 これらのヒューリスティック戦略が攻撃の成功率とどのように関係し、モデルロバストネスを効果的に改善するかは不明である。 この問題を解決するために、クリーンテキストと逆テキストの条件付き確率のKL差を最大化するという攻撃の目標を再定義する。 さらに、KLの発散を最大化することは、条件確率がガウス分布であるとき、クリーンテキストの埋め込み表現である$x$と$x’$の間のマハラノビス距離を最大化し、$x$と$x’$の量的関係を与えることと同値であることを示す。 そこで我々は,目標誘導型ジェネレーション・インジェクション・ストラテジー(G2PIA)を設計し,最適攻撃効果を概ね達成するために,特定の制約を満たすインジェクション・テキストを求める。 特に,我々の攻撃法は,計算コストの低いクエリフリーなブラックボックス攻撃法である。 7つのLLMモデルと4つのデータセットの実験結果から,攻撃手法の有効性が示された。

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