論文の概要: SelfDefend: LLMs Can Defend Themselves against Jailbreaking in a Practical Manner
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05498v2
- Date: Thu, 5 Sep 2024 17:33:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-07 02:31:44.741705
- Title: SelfDefend: LLMs Can Defend Themselves against Jailbreaking in a Practical Manner
- Title（参考訳）: 自衛隊:LLMは脱獄を防げる
- Authors: Xunguang Wang, Daoyuan Wu, Zhenlan Ji, Zongjie Li, Pingchuan Ma, Shuai Wang, Yingjiu Li, Yang Liu, Ning Liu, Juergen Rahmel,
- Abstract要約: 本稿では,自衛隊(SelfDefend)と呼ばれる総称LDMジェイルブレイク防御フレームワークを紹介する。
我々は、一般的なGPT-3.5/4モデルを用いて、主要なジェイルブレイク攻撃すべてに対して実証的に検証した。
これらのモデルは6つの最先端の防御性能を上回り、GPT-4ベースのSelfDefendの性能に匹敵する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.414701448926614
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Jailbreaking is an emerging adversarial attack that bypasses the safety alignment deployed in off-the-shelf large language models (LLMs) and has evolved into multiple categories: human-based, optimization-based, generation-based, and the recent indirect and multilingual jailbreaks. However, delivering a practical jailbreak defense is challenging because it needs to not only handle all the above jailbreak attacks but also incur negligible delays to user prompts, as well as be compatible with both open-source and closed-source LLMs. Inspired by how the traditional security concept of shadow stacks defends against memory overflow attacks, this paper introduces a generic LLM jailbreak defense framework called SelfDefend, which establishes a shadow LLM as a defense instance to concurrently protect the target LLM instance in the normal stack and collaborate with it for checkpoint-based access control. The effectiveness of SelfDefend builds upon our observation that existing LLMs (both target and defense LLMs) have the capability to identify harmful prompts or intentions in user queries, which we empirically validate using the commonly used GPT-3.5/4 models across all major jailbreak attacks. To further improve the defense's robustness and minimize costs, we employ a data distillation approach to tune dedicated open-source defense models. These models outperform six state-of-the-art defenses and match the performance of GPT-4-based SelfDefend, with significantly lower extra delays. We also empirically show that the tuned models are robust to adaptive jailbreaks and prompt injections.
- Abstract（参考訳）: Jailbreakingは、既製の大規模言語モデル(LLM)にデプロイされる安全アライメントを回避し、ヒューマンベース、最適化ベース、世代ベース、そして最近の間接的および多言語的ジェイルブレイク(indirect and multilingual jailbreaks)という複数のカテゴリに進化した、新たな敵攻撃である。
しかし、実際のジェイルブレイク防御を提供することは、上記のジェイルブレイク攻撃を全て処理するだけでなく、ユーザのプロンプトに無視できない遅延を発生させる必要があるため、オープンソースとクローズドソースの両方のLLMと互換性を持つ必要があるため、難しい。
本稿では,従来のセキュリティ概念であるシャドウスタックがメモリオーバーフロー攻撃に対してどのように防御するかに着想を得て,汎用的なLDMジェイルブレイク防御フレームワークであるSelfDefendを紹介した。
SelfDefendの有効性は、既存のLDM(ターゲットとディフェンスの両方)がユーザクエリの有害なプロンプトや意図を識別する能力を持っているという我々の観察に基づいており、主要なジェイルブレイク攻撃全体にわたってよく使われているGPT-3.5/4モデルを用いて実証的に検証している。
防衛の堅牢性をさらに向上し、コストを最小化するために、我々は専用のオープンソース防衛モデルをチューニングするためにデータ蒸留アプローチを採用している。
これらのモデルは6つの最先端の防御性能を上回り、GPT-4ベースのSelfDefendの性能に匹敵し、余分な遅延を著しく低減した。
また、調整されたモデルが適応的ジェイルブレイクやインジェクションのインジェクションに対して堅牢であることを実証的に示す。
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