論文の概要: Can We Trust Embodied Agents? Exploring Backdoor Attacks against Embodied LLM-based Decision-Making Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20774v2
• Date: Sat, 05 Oct 2024 05:17:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:40:18.753876
• Title: Can We Trust Embodied Agents? Exploring Backdoor Attacks against Embodied LLM-based Decision-Making Systems
• Title（参考訳）: 身体的エージェントを信頼できるか? : 身体的LCMに基づく意思決定システムに対するバックドアアタックを探る
• Authors: Ruochen Jiao, Shaoyuan Xie, Justin Yue, Takami Sato, Lixu Wang, Yixuan Wang, Qi Alfred Chen, Qi Zhu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、実世界のAI意思決定タスクにおいて大きな可能性を示している。 LLMは、固有の常識と推論能力を活用するために微調整され、特定の用途に適合する。 この微調整プロセスは、特に安全クリティカルなサイバー物理システムにおいて、かなりの安全性とセキュリティの脆弱性をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.316115171846953
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown significant promise in real-world decision-making tasks for embodied artificial intelligence, especially when fine-tuned to leverage their inherent common sense and reasoning abilities while being tailored to specific applications. However, this fine-tuning process introduces considerable safety and security vulnerabilities, especially in safety-critical cyber-physical systems. In this work, we propose the first comprehensive framework for Backdoor Attacks against LLM-based Decision-making systems (BALD) in embodied AI, systematically exploring the attack surfaces and trigger mechanisms. Specifically, we propose three distinct attack mechanisms: word injection, scenario manipulation, and knowledge injection, targeting various components in the LLM-based decision-making pipeline. We perform extensive experiments on representative LLMs (GPT-3.5, LLaMA2, PaLM2) in autonomous driving and home robot tasks, demonstrating the effectiveness and stealthiness of our backdoor triggers across various attack channels, with cases like vehicles accelerating toward obstacles and robots placing knives on beds. Our word and knowledge injection attacks achieve nearly 100% success rate across multiple models and datasets while requiring only limited access to the system. Our scenario manipulation attack yields success rates exceeding 65%, reaching up to 90%, and does not require any runtime system intrusion. We also assess the robustness of these attacks against defenses, revealing their resilience. Our findings highlight critical security vulnerabilities in embodied LLM systems and emphasize the urgent need for safeguarding these systems to mitigate potential risks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能を具現化した実世界の意思決定タスクにおいて、特に特定の応用に合わせて調整されながら、その固有の常識と推論能力を活用するように微調整された場合において、大きな可能性を示している。 しかし、この微調整プロセスは、特に安全クリティカルなサイバー物理システムにおいて、かなりの安全性とセキュリティ上の脆弱性をもたらす。 本研究では,LLMに基づく意思決定システム(BALD)に対するバックドアアタックの最初の包括的フレームワークを提案する。 具体的には,LLMに基づく意思決定パイプラインの様々なコンポーネントを対象として,単語注入,シナリオ操作,知識注入という3つの異なる攻撃機構を提案する。 我々は、自律走行およびホームロボット作業における代表的LLM(GPT-3.5, LLaMA2, PaLM2)に関する広範な実験を行い、さまざまな攻撃チャネルにおけるバックドアトリガーの有効性とステルス性を実証した。 我々の単語と知識注入攻撃は、システムへの限られたアクセスしか必要とせず、複数のモデルとデータセット間で100%近い成功率を達成する。 我々のシナリオ操作攻撃は成功率が65%を超え、最大90%に達し、ランタイムシステムの侵入を必要としない。 我々はまた、これらの防衛に対する攻撃の堅牢性を評価し、その弾力性を明らかにします。 本研究は,LLMシステムにおける重大なセキュリティ脆弱性を浮き彫りにし,潜在的なリスクを軽減するため,これらのシステムを保護する緊急の必要性を強調した。

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