Fugu-MT 論文翻訳(概要): PLeak: Prompt Leaking Attacks against Large Language Model Applications

論文の概要: PLeak: Prompt Leaking Attacks against Large Language Model Applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06823v2
Date: Tue, 14 May 2024 15:03:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-15 18:12:57.023775
Title: PLeak: Prompt Leaking Attacks against Large Language Model Applications
Title（参考訳）: PLeak: 大規模言語モデルアプリケーションに対する攻撃を急襲
Authors: Bo Hui, Haolin Yuan, Neil Gong, Philippe Burlina, Yinzhi Cao,
Abstract要約: プロンプトリークと呼ばれる自然な攻撃は、LLMアプリケーションからシステムプロンプトを盗むことである。本稿では, PLeak と呼ばれる新しいクローズドボックス・プロンプト・リーク・アタック・フレームワークを設計し, 対向クエリを最適化する。この結果から,PLeakはシステムプロンプトを効果的にリークし,手動でクエリをキュレートするベースラインだけでなく,性能も著しく向上することが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.122631273512255
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) enable a new ecosystem with many downstream applications, called LLM applications, with different natural language processing tasks. The functionality and performance of an LLM application highly depend on its system prompt, which instructs the backend LLM on what task to perform. Therefore, an LLM application developer often keeps a system prompt confidential to protect its intellectual property. As a result, a natural attack, called prompt leaking, is to steal the system prompt from an LLM application, which compromises the developer's intellectual property. Existing prompt leaking attacks primarily rely on manually crafted queries, and thus achieve limited effectiveness. In this paper, we design a novel, closed-box prompt leaking attack framework, called PLeak, to optimize an adversarial query such that when the attacker sends it to a target LLM application, its response reveals its own system prompt. We formulate finding such an adversarial query as an optimization problem and solve it with a gradient-based method approximately. Our key idea is to break down the optimization goal by optimizing adversary queries for system prompts incrementally, i.e., starting from the first few tokens of each system prompt step by step until the entire length of the system prompt. We evaluate PLeak in both offline settings and for real-world LLM applications, e.g., those on Poe, a popular platform hosting such applications. Our results show that PLeak can effectively leak system prompts and significantly outperforms not only baselines that manually curate queries but also baselines with optimized queries that are modified and adapted from existing jailbreaking attacks. We responsibly reported the issues to Poe and are still waiting for their response. Our implementation is available at this repository: https://github.com/BHui97/PLeak.
Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、LLMアプリケーションと呼ばれる多くの下流アプリケーションと異なる自然言語処理タスクを備えた新しいエコシステムを実現する。 LLMアプリケーションの機能と性能はシステムプロンプトに大きく依存しており、どのタスクを実行するかをバックエンドのLCMに指示する。したがって、LLMアプリケーション開発者は、しばしばその知的財産を保護するためにシステムプロンプトを秘密にしておく。結果として、プロンプトリークと呼ばれる自然な攻撃は、LLMアプリケーションからシステムプロンプトを盗み、開発者の知的財産権を侵害する。既存の即時リーク攻撃は主に手作業によるクエリに依存しており、有効性は限られている。本稿では, PLeak と呼ばれる新しいクローズドボックスプロンプトリーク攻撃フレームワークを設計し, 攻撃者がLLMアプリケーションに送信すると, その応答が独自のシステムプロンプトを示すように, 対向クエリを最適化する。このような逆クエリを最適化問題として定式化し、勾配法を略して解決する。我々のキーとなる考え方は、システムのプロンプトに対する逆クエリを漸進的に最適化することで最適化の目標を分解することである。我々はPLeakをオフライン設定と現実世界のLLMアプリケーションの両方で評価する。以上の結果から,PLeakはシステムプロンプトを効果的にリークし,クエリを手動でキュレートするベースラインだけでなく,既存のjailbreak攻撃から修正および適応する最適化されたクエリでベースラインを著しく上回ることを示す。われわれは責任を持って問題をPoeに報告し、まだ回答を待っている。私たちの実装はこのリポジトリで利用可能です。

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