論文の概要: Enhancing Jailbreak Attack Against Large Language Models through Silent Tokens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20653v1
• Date: Fri, 31 May 2024 07:41:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 15:16:48.631475
• Title: Enhancing Jailbreak Attack Against Large Language Models through Silent Tokens
• Title（参考訳）: 無音トークンによる大規模言語モデルに対するジェイルブレイク攻撃の強化
• Authors: Jiahao Yu, Haozheng Luo, Jerry Yao-Chieh, Wenbo Guo, Han Liu, Xinyu Xing,
• Abstract要約: 既存のジェイルブレイク攻撃では、人間の専門家か、複雑なアルゴリズムを使ってプロンプトを作らなければならない。 eosトークンのみを活用する単純な攻撃であるBOOSTを導入する。 LLMがジェイルブレイク攻撃に対して脆弱であることが判明し、強力な安全アライメントアプローチの開発が動機となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.871299859359237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Along with the remarkable successes of Language language models, recent research also started to explore the security threats of LLMs, including jailbreaking attacks. Attackers carefully craft jailbreaking prompts such that a target LLM will respond to the harmful question. Existing jailbreaking attacks require either human experts or leveraging complicated algorithms to craft jailbreaking prompts. In this paper, we introduce BOOST, a simple attack that leverages only the eos tokens. We demonstrate that rather than constructing complicated jailbreaking prompts, the attacker can simply append a few eos tokens to the end of a harmful question. It will bypass the safety alignment of LLMs and lead to successful jailbreaking attacks. We further apply BOOST to four representative jailbreak methods and show that the attack success rates of these methods can be significantly enhanced by simply adding eos tokens to the prompt. To understand this simple but novel phenomenon, we conduct empirical analyses. Our analysis reveals that adding eos tokens makes the target LLM believe the input is much less harmful, and eos tokens have low attention values and do not affect LLM's understanding of the harmful questions, leading the model to actually respond to the questions. Our findings uncover how fragile an LLM is against jailbreak attacks, motivating the development of strong safety alignment approaches.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルの顕著な成功に加えて、最近の研究は、脱獄攻撃を含むLLMのセキュリティ脅威の調査も開始した。 攻撃者は、標的のLSMが有害な質問に応答するように、ジェイルブレイクのプロンプトを慎重に作成する。 既存のジェイルブレイク攻撃では、人間の専門家か複雑なアルゴリズムを使ってジェイルブレイクのプロンプトを作らなければならない。 本稿では,eosトークンのみを利用する単純な攻撃であるBOOSTを紹介する。 我々は、複雑なジェイルブレイクプロンプトを構築する代わりに、攻撃者は有害な質問の最後にいくつかのeosトークンを追加するだけでよいことを示した。 LLMの安全アライメントを回避し、脱獄攻撃を成功させる。 さらに, BOOST を 4 つの代表的なjailbreak 手法に適用し, プロンプトに eos トークンを追加するだけで, 攻撃成功率を大幅に向上できることを示す。 この単純だが斬新な現象を理解するために、我々は経験的分析を行う。 分析の結果、eosトークンを追加することで、ターゲットのLSMは入力がより有害であると信じ、eosトークンは注意値が低く、有害な質問に対するLLMの理解に影響を与えないことが明らかとなり、モデルが実際に質問に答える結果となった。 LLMがジェイルブレイク攻撃に対して脆弱であることが判明し、強力な安全アライメントアプローチの開発が動機となった。

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