論文の概要: Chain-of-Scrutiny: Detecting Backdoor Attacks for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05948v2
• Date: Sat, 21 Dec 2024 00:06:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:52:16.806203
• Title: Chain-of-Scrutiny: Detecting Backdoor Attacks for Large Language Models
• Title（参考訳）: Chain-of-Scrutiny:大規模言語モデルに対するバックドアアタックの検出
• Authors: Xi Li, Yusen Zhang, Renze Lou, Chen Wu, Jiaqi Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、攻撃者が設定した特定の「トリガー」を含む入力が悪意ある出力を生成する。 従来の防衛戦略は、モデルアクセスの制限、高い計算コスト、データ要求のため、APIアクセス可能なLLMでは実用的ではない。 バックドア攻撃を緩和するために,LLMのユニークな推論能力を活用するChain-of-Scrutiny (CoS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.77228114378362
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs), especially those accessed via APIs, have demonstrated impressive capabilities across various domains. However, users without technical expertise often turn to (untrustworthy) third-party services, such as prompt engineering, to enhance their LLM experience, creating vulnerabilities to adversarial threats like backdoor attacks. Backdoor-compromised LLMs generate malicious outputs to users when inputs contain specific "triggers" set by attackers. Traditional defense strategies, originally designed for small-scale models, are impractical for API-accessible LLMs due to limited model access, high computational costs, and data requirements. To address these limitations, we propose Chain-of-Scrutiny (CoS) which leverages LLMs' unique reasoning abilities to mitigate backdoor attacks. It guides the LLM to generate reasoning steps for a given input and scrutinizes for consistency with the final output -- any inconsistencies indicating a potential attack. It is well-suited for the popular API-only LLM deployments, enabling detection at minimal cost and with little data. User-friendly and driven by natural language, it allows non-experts to perform the defense independently while maintaining transparency. We validate the effectiveness of CoS through extensive experiments on various tasks and LLMs, with results showing greater benefits for more powerful LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)、特にAPI経由でアクセスされた言語は、様々なドメインで印象的な機能を示している。 しかし、技術的専門知識を持たないユーザは、しばしば(信頼できない)サードパーティサービス、例えば、プロンプトエンジニアリング(英語版)のような、LLMエクスペリエンスを強化し、バックドア攻撃のような敵の脅威に対する脆弱性を発生させる。 バックドアにコンパイルされたLSMは、攻撃者が設定した特定の「トリガー」を含む入力がユーザに対して悪意ある出力を生成する。 元々は小規模モデル向けに設計された従来の防衛戦略は、限られたモデルアクセス、高い計算コスト、データ要求のため、APIアクセス可能なLCMには実用的ではない。 これらの制約に対処するために,LLMのユニークな推論能力を活用してバックドア攻撃を緩和するChain-of-Scrutiny (CoS)を提案する。 LLMは、与えられた入力に対する推論ステップを生成し、最終的な出力と整合性(潜在的な攻撃を示す不整合)について精査する。 一般的なAPIのみのLLMデプロイメントに適しており、最小限のコストと少ないデータで検出できる。 ユーザフレンドリで、自然言語によって駆動されるため、透明性を維持しながら、非専門家が独立して防御を行うことができる。 我々は,様々なタスクやLLMの広範な実験を通じてCoSの有効性を検証するとともに,より強力なLLMの利点を示す。

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