Fugu-MT 論文翻訳(概要): Defensive Prompt Patch: A Robust and Interpretable Defense of LLMs against Jailbreak Attacks

論文の概要: Defensive Prompt Patch: A Robust and Interpretable Defense of LLMs against Jailbreak Attacks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20099v1
Date: Thu, 30 May 2024 14:40:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-31 13:58:47.052613
Title: Defensive Prompt Patch: A Robust and Interpretable Defense of LLMs against Jailbreak Attacks
Title（参考訳）: ジェイルブレイク攻撃に対するLLMのロバストかつ解釈可能な防御策
Authors: Chen Xiong, Xiangyu Qi, Pin-Yu Chen, Tsung-Yi Ho,
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のための新しいプロンプトベースの防御機構であるDPPを紹介する。従来のアプローチとは異なり、DPP は LLM の高能率を維持しながら最小の攻撃成功率 (ASR) を達成するように設計されている。 LLAMA-2-7B-ChatおよびMistral-7B-Instruct-v0.2モデルによる実験結果から,DSPの堅牢性と適応性が確認された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 59.46556573924901
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Safety, security, and compliance are essential requirements when aligning large language models (LLMs). However, many seemingly aligned LLMs are soon shown to be susceptible to jailbreak attacks. These attacks aim to circumvent the models' safety guardrails and security mechanisms by introducing jailbreak prompts into malicious queries. In response to these challenges, this paper introduces Defensive Prompt Patch (DPP), a novel prompt-based defense mechanism specifically designed to protect LLMs against such sophisticated jailbreak strategies. Unlike previous approaches, which have often compromised the utility of the model for the sake of safety, DPP is designed to achieve a minimal Attack Success Rate (ASR) while preserving the high utility of LLMs. Our method uses strategically designed interpretable suffix prompts that effectively thwart a wide range of standard and adaptive jailbreak techniques. Empirical results conducted on LLAMA-2-7B-Chat and Mistral-7B-Instruct-v0.2 models demonstrate the robustness and adaptability of DPP, showing significant reductions in ASR with negligible impact on utility. Our approach not only outperforms existing defense strategies in balancing safety and functionality, but also provides a scalable and interpretable solution applicable to various LLM platforms.
Abstract（参考訳）: 安全性、セキュリティ、コンプライアンスは、大きな言語モデル(LLM)を調整する上で必須の要件である。しかし、一見整列したLSMの多くは、すぐにジェイルブレイク攻撃の影響を受けやすいことが示されている。これらの攻撃は、悪意のあるクエリにjailbreakプロンプトを導入することによって、モデルの安全ガードレールとセキュリティメカニズムを回避することを目的としている。これらの課題に対応するために,本論文では,LDMをこのような高度なジェイルブレイク戦略から守るために設計された,新しいプロンプトベースの防御機構であるDPPを導入する。安全のためにしばしばモデルの有用性を損なう従来のアプローチとは異なり、DPPはLLMの高機能を維持しながら最小の攻撃成功率(ASR)を達成するように設計されている。提案手法は戦略的に設計された解釈可能な接尾辞プロンプトを用いて,幅広い標準および適応ジェイルブレイクテクニックを効果的に抑制する。 LLAMA-2-7B-ChatおよびMistral-7B-Instruct-v0.2モデルで実施された実験結果から,DSPの堅牢性と適応性が確認された。我々のアプローチは、安全性と機能のバランスをとる既存の防衛戦略を上回るだけでなく、様々なLLMプラットフォームに適用可能なスケーラブルで解釈可能なソリューションも提供します。

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