論文の概要: Unveiling the Safety of GPT-4o: An Empirical Study using Jailbreak Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06302v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 14:18:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 13:48:15.993901
• Title: Unveiling the Safety of GPT-4o: An Empirical Study using Jailbreak Attacks
• Title（参考訳）: GPT-4oの安全性の確保--ジェイルブレイク攻撃を用いた実証的研究
• Authors: Zonghao Ying, Aishan Liu, Xianglong Liu, Dacheng Tao,
• Abstract要約: 本稿では,GPT-4oのジェイルブレイク攻撃に対する厳密な評価を行う。 新たに導入されたオーディオモダリティは、GPT-4oに対するジェイルブレイク攻撃のための新しい攻撃ベクトルを開く。 既存のブラックボックスマルチモーダル・ジェイルブレイク攻撃は、GPT-4oとGPT-4Vに対してほとんど効果がない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.84623493488633
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent release of GPT-4o has garnered widespread attention due to its powerful general capabilities. While its impressive performance is widely acknowledged, its safety aspects have not been sufficiently explored. Given the potential societal impact of risky content generated by advanced generative AI such as GPT-4o, it is crucial to rigorously evaluate its safety. In response to this question, this paper for the first time conducts a rigorous evaluation of GPT-4o against jailbreak attacks. Specifically, this paper adopts a series of multi-modal and uni-modal jailbreak attacks on 4 commonly used benchmarks encompassing three modalities (\ie, text, speech, and image), which involves the optimization of over 4,000 initial text queries and the analysis and statistical evaluation of nearly 8,000+ response on GPT-4o. Our extensive experiments reveal several novel observations: (1) In contrast to the previous version (such as GPT-4V), GPT-4o has enhanced safety in the context of text modality jailbreak; (2) The newly introduced audio modality opens up new attack vectors for jailbreak attacks on GPT-4o; (3) Existing black-box multimodal jailbreak attack methods are largely ineffective against GPT-4o and GPT-4V. These findings provide critical insights into the safety implications of GPT-4o and underscore the need for robust alignment guardrails in large models. Our code is available at \url{https://github.com/NY1024/Jailbreak_GPT4o}.
• Abstract（参考訳）: GPT-4oの最近のリリースは、その強力な汎用能力のために広く注目を集めている。 その印象的な性能は広く認められているが、その安全性の側面は十分に調査されていない。 GPT-4oのような高度な生成AIが生み出すリスクのあるコンテンツの潜在的社会的影響を考えると、その安全性を厳格に評価することが重要である。 そこで本研究では,初めてGPT-4oのジェイルブレイク攻撃に対する厳密な評価を行った。 具体的には、4000以上の初期テキストクエリの最適化と、GPT-4oにおける8,000以上の応答の解析と統計的評価を含む3つのモダリティ(動画、テキスト、音声、画像)を含む4つの一般的なベンチマークに対して、一連のマルチモーダルおよびユニモーダル・ジェイルブレイク攻撃を採用する。 1) GPT-4oはテキスト・モダリティ・ジェイルブレイクの文脈で安全性を高め、(2) GPT-4oに対するジェイルブレイク攻撃の新たな攻撃ベクトルを開放し、(3) 既存のブラックボックス・マルチモーダル・ジェイルブレイク攻撃法はGPT-4oやGPT-4Vに対してほとんど効果がない。 これらの知見は, GPT-4oの安全性に関する重要な知見を与え, 大型モデルにおけるロバストアライメントガードレールの必要性を浮き彫りにした。 我々のコードは \url{https://github.com/NY1024/Jailbreak_GPT4o} で利用可能です。

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