論文の概要: Subtoxic Questions: Dive Into Attitude Change of LLM's Response in Jailbreak Attempts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08309v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 08:08:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 15:35:59.549865
• Title: Subtoxic Questions: Dive Into Attitude Change of LLM's Response in Jailbreak Attempts
• Title（参考訳）: 過毒性問題: 脱獄の試みにおけるLCMの反応の態度変化
• Authors: Tianyu Zhang, Zixuan Zhao, Jiaqi Huang, Jingyu Hua, Sheng Zhong,
• Abstract要約: Prompt Jailbreakingの言語モデル(LLM)がますます注目を集めています。 本稿では,ジェイルブレイクのプロンプトに対して本質的により敏感な,対象とする一連の質問に焦点をあてて,新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.176057229119408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As Large Language Models (LLMs) of Prompt Jailbreaking are getting more and more attention, it is of great significance to raise a generalized research paradigm to evaluate attack strengths and a basic model to conduct subtler experiments. In this paper, we propose a novel approach by focusing on a set of target questions that are inherently more sensitive to jailbreak prompts, aiming to circumvent the limitations posed by enhanced LLM security. Through designing and analyzing these sensitive questions, this paper reveals a more effective method of identifying vulnerabilities in LLMs, thereby contributing to the advancement of LLM security. This research not only challenges existing jailbreaking methodologies but also fortifies LLMs against potential exploits.
• Abstract（参考訳）: Prompt JailbreakingのLarge Language Model(LLM)がますます注目される中、攻撃強度を評価するための一般化された研究パラダイムと、より微妙な実験を行うための基本モデルを上げることが非常に重要である。 本稿では,LLMのセキュリティ強化による制約を回避することを目的とした,ジェイルブレイクのプロンプトに本質的に敏感な,対象とする一連の質問に焦点をあてて,新たなアプローチを提案する。 本稿では,これらのセンシティブな質問を設計,分析することにより,LSMの脆弱性を識別するより効果的な手法を明らかにし,LCMのセキュリティ向上に寄与する。 この研究は、既存のジェイルブレイク手法に挑戦するだけでなく、潜在的エクスプロイトに対するLLMの強化にも挑戦する。

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