論文の概要: Defending Large Language Models Against Jailbreak Attacks via Layer-specific Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18166v2
• Date: Fri, 14 Jun 2024 07:27:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 18:23:16.558702
• Title: Defending Large Language Models Against Jailbreak Attacks via Layer-specific Editing
• Title（参考訳）: 層別編集による大規模言語モデルのジェイルブレイク攻撃対策
• Authors: Wei Zhao, Zhe Li, Yige Li, Ye Zhang, Jun Sun,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲の現実世界のアプリケーションで採用されつつある。 近年の研究では、LSMは故意に構築された敵のプロンプトに弱いことが示されている。 そこで本研究では,新しい防衛手法である textbfLayer-specific textbfEditing (LED) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.094372002702476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly being adopted in a wide range of real-world applications. Despite their impressive performance, recent studies have shown that LLMs are vulnerable to deliberately crafted adversarial prompts even when aligned via Reinforcement Learning from Human Feedback or supervised fine-tuning. While existing defense methods focus on either detecting harmful prompts or reducing the likelihood of harmful responses through various means, defending LLMs against jailbreak attacks based on the inner mechanisms of LLMs remains largely unexplored. In this work, we investigate how LLMs response to harmful prompts and propose a novel defense method termed \textbf{L}ayer-specific \textbf{Ed}iting (LED) to enhance the resilience of LLMs against jailbreak attacks. Through LED, we reveal that several critical \textit{safety layers} exist among the early layers of LLMs. We then show that realigning these safety layers (and some selected additional layers) with the decoded safe response from selected target layers can significantly improve the alignment of LLMs against jailbreak attacks. Extensive experiments across various LLMs (e.g., Llama2, Mistral) show the effectiveness of LED, which effectively defends against jailbreak attacks while maintaining performance on benign prompts. Our code is available at \url{https://github.com/ledllm/ledllm}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲の現実世界のアプリケーションで採用されつつある。 最近の研究では、LLMは人間のフィードバックからの強化学習や監督された微調整を通したとしても、意図的に敵のプロンプトを作るのに弱いことが示されている。 既存の防衛方法は、有害なプロンプトの検出や、有害な応答の可能性の軽減に重点を置いているが、LDMの内部メカニズムに基づくジェイルブレイク攻撃に対するLLMの防御は、ほとんど未解明のままである。 本研究では, LLM が有害なプロンプトに対してどのように反応するかを調査し, 脱獄攻撃に対する LLM の弾力性を高めるための新しい防御法である \textbf{L}ayer-specific \textbf{Ed}iting (LED) を提案する。 LEDを通して、LLMの初期層にはいくつかの重要な \textit{safety layer} が存在することを明らかにした。 次に、これらの安全層(およびいくつかの選択された追加層)を、選択された対象層から復号された安全応答で実現することにより、脱獄攻撃に対するLCMのアライメントを大幅に改善できることを示す。 LLM(例えば、Llama2、Mistral)にわたる広範囲にわたる実験は、LEDの有効性を示している。 私たちのコードは \url{https://github.com/ledllm/ledllm} で利用可能です。

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