論文の概要: JailbreakLens: Visual Analysis of Jailbreak Attacks Against Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08793v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 19:54:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 18:42:32.681755
• Title: JailbreakLens: Visual Analysis of Jailbreak Attacks Against Large Language Models
• Title（参考訳）: JailbreakLens: 大規模言語モデルに対するJailbreak攻撃の可視化分析
• Authors: Yingchaojie Feng, Zhizhang Chen, Zhining Kang, Sijia Wang, Minfeng Zhu, Wei Zhang, Wei Chen,
• Abstract要約: JailbreakLensは視覚分析システムで、ユーザはターゲットモデルに対してjailbreakのパフォーマンスを探索することができる。 モデルセキュリティの評価とモデルの弱点の同定を支援するシステムの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.720094902597417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of large language models (LLMs) has underscored concerns regarding their security vulnerabilities, notably against jailbreak attacks, where adversaries design jailbreak prompts to circumvent safety mechanisms for potential misuse. Addressing these concerns necessitates a comprehensive analysis of jailbreak prompts to evaluate LLMs' defensive capabilities and identify potential weaknesses. However, the complexity of evaluating jailbreak performance and understanding prompt characteristics makes this analysis laborious. We collaborate with domain experts to characterize problems and propose an LLM-assisted framework to streamline the analysis process. It provides automatic jailbreak assessment to facilitate performance evaluation and support analysis of components and keywords in prompts. Based on the framework, we design JailbreakLens, a visual analysis system that enables users to explore the jailbreak performance against the target model, conduct multi-level analysis of prompt characteristics, and refine prompt instances to verify findings. Through a case study, technical evaluations, and expert interviews, we demonstrate our system's effectiveness in helping users evaluate model security and identify model weaknesses.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の普及は、特にジェイルブレイク攻撃に対するセキュリティ上の脆弱性に関する懸念を浮き彫りにした。 これらの懸念に対処するには、LLMの防御能力を評価し潜在的な弱点を特定するために、ジェイルブレイクの包括的な分析が必要である。 しかし、ジェイルブレイク性能の評価と理解の急激な特性の複雑さは、この分析を困難にしている。 我々は、ドメインの専門家と協力して問題を特徴づけ、解析プロセスを合理化するためのLLM支援フレームワークを提案する。 自動ジェイルブレイクアセスメントを提供し、パフォーマンス評価を容易にし、インプロンプト内のコンポーネントやキーワードの分析をサポートする。 このフレームワークをベースとして,視覚解析システムであるJailbreakLensを設計し,ユーザが目標モデルに対してジェイルブレイク性能を探索し,プロンプト特性の多段階解析を行い,インプロンプトインスタンスを洗練して結果の検証を行う。 ケーススタディ,技術評価,専門家インタビューを通じて,ユーザがモデルのセキュリティを評価し,モデルの弱点を識別する上で,システムの有効性を実証する。

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