論文の概要: Efficient LLM-Jailbreaking by Introducing Visual Modality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20015v1
• Date: Thu, 30 May 2024 12:50:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 14:28:22.589392
• Title: Efficient LLM-Jailbreaking by Introducing Visual Modality
• Title（参考訳）: 視覚的モダリティの導入による効率的なLCMジェイルブレーク
• Authors: Zhenxing Niu, Yuyao Sun, Haodong Ren, Haoxuan Ji, Quan Wang, Xiaoke Ma, Gang Hua, Rong Jin,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に対するジェイルブレイク攻撃に焦点を当てた。 我々のアプローチは、ターゲットのLLMに視覚モジュールを組み込むことで、MLLM(Multimodal large language model)を構築することから始まる。 我々は, EmbJS をテキスト空間に変換し, ターゲット LLM のジェイルブレイクを容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.925716670778076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper focuses on jailbreaking attacks against large language models (LLMs), eliciting them to generate objectionable content in response to harmful user queries. Unlike previous LLM-jailbreaks that directly orient to LLMs, our approach begins by constructing a multimodal large language model (MLLM) through the incorporation of a visual module into the target LLM. Subsequently, we conduct an efficient MLLM-jailbreak to generate jailbreaking embeddings embJS. Finally, we convert the embJS into text space to facilitate the jailbreaking of the target LLM. Compared to direct LLM-jailbreaking, our approach is more efficient, as MLLMs are more vulnerable to jailbreaking than pure LLM. Additionally, to improve the attack success rate (ASR) of jailbreaking, we propose an image-text semantic matching scheme to identify a suitable initial input. Extensive experiments demonstrate that our approach surpasses current state-of-the-art methods in terms of both efficiency and effectiveness. Moreover, our approach exhibits superior cross-class jailbreaking capabilities.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に対するジェイルブレイク攻撃に着目し,有害なユーザクエリに応答して,敵対的なコンテンツを生成する。 LLM に直接指向する以前の LLM-jailbreak とは異なり、我々のアプローチは、ターゲット LLM に視覚モジュールを組み込むことで、マルチモーダルな大規模言語モデル (MLLM) を構築することから始まる。 その後,効率的なMLLMジェイルブレイクを行い,jailbreaking embeddings embJSを生成した。 最後に, EmbJS をテキスト空間に変換し, ターゲット LLM のジェイルブレイクを容易にする。 直接的LLMジェイルブレイクに比べ、MLLMは純粋なLLMよりもジェイルブレイクに弱いため、我々のアプローチはより効率的である。 さらに、ジェイルブレイクの攻撃成功率(ASR)を改善するために、適切な初期入力を特定するための画像テキスト意味マッチングスキームを提案する。 大規模な実験により,本手法は効率と有効性の両方の観点から,現在の最先端手法を超越していることが示された。 さらに,本手法は,クラス間のジェイルブレイク能力に優れる。

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