Fugu-MT 論文翻訳(概要): Can LLMs Deeply Detect Complex Malicious Queries? A Framework for Jailbreaking via Obfuscating Intent

論文の概要: Can LLMs Deeply Detect Complex Malicious Queries? A Framework for Jailbreaking via Obfuscating Intent

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03654v2
Date: Tue, 7 May 2024 10:20:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-08 13:00:13.471127
Title: Can LLMs Deeply Detect Complex Malicious Queries? A Framework for Jailbreaking via Obfuscating Intent
Title（参考訳）: LLMは複雑な悪意のあるクエリを深く検出できるか? 難読化インテントによる脱獄フレームワーク
Authors: Shang Shang, Xinqiang Zhao, Zhongjiang Yao, Yepeng Yao, Liya Su, Zijing Fan, Xiaodan Zhang, Zhengwei Jiang,
Abstract要約: IntentObfuscatorという新しいブラックボックスジェイルブレイク攻撃手法を導入する。本稿では,ChatGPT-3.5,ChatGPT-4,Qwen,Baichuanなど,複数のモデルを対象としたIntentObfuscator法の有効性を実証的に検証した。私たちは、グラフィック暴力、人種差別、性差別、政治的敏感さ、サイバーセキュリティの脅威、犯罪スキルなど、さまざまな種類のセンシティブなコンテンツに検証を拡張します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.380948804946178
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: To demonstrate and address the underlying maliciousness, we propose a theoretical hypothesis and analytical approach, and introduce a new black-box jailbreak attack methodology named IntentObfuscator, exploiting this identified flaw by obfuscating the true intentions behind user prompts.This approach compels LLMs to inadvertently generate restricted content, bypassing their built-in content security measures. We detail two implementations under this framework: "Obscure Intention" and "Create Ambiguity", which manipulate query complexity and ambiguity to evade malicious intent detection effectively. We empirically validate the effectiveness of the IntentObfuscator method across several models, including ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, Qwen and Baichuan, achieving an average jailbreak success rate of 69.21\%. Notably, our tests on ChatGPT-3.5, which claims 100 million weekly active users, achieved a remarkable success rate of 83.65\%. We also extend our validation to diverse types of sensitive content like graphic violence, racism, sexism, political sensitivity, cybersecurity threats, and criminal skills, further proving the substantial impact of our findings on enhancing 'Red Team' strategies against LLM content security frameworks.
Abstract（参考訳）: そこで,本研究では,ユーザプロンプトの背後にある真の意図を隠蔽して,その脆弱性を悪用するブラックボックス・ジェイルブレイク攻撃手法IntentObfuscatorを提案する。このフレームワークでは、クエリの複雑さとあいまいさを操り、悪意のある意図の検出を効果的に回避する「Obscure Intention」と「Create Ambiguity」の2つの実装を詳述する。本稿では,ChatGPT-3.5,ChatGPT-4,Qwen,Baichuanなど複数のモデルを対象としたIntentObfuscator法の有効性を実証的に検証した。特に、週に1億人のアクティブユーザーを抱えるChatGPT-3.5での我々のテストは、83.65\%という驚くべき成功率を達成した。私たちはまた、グラフィック暴力、人種差別、性差別、政治的感受性、サイバーセキュリティの脅威、犯罪スキルといった様々なタイプの機密コンテンツにも検証を拡大し、LLMコンテンツセキュリティフレームワークに対する「レッドチーム」戦略の強化に対する我々の発見の実質的な影響を証明しました。

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