論文の概要: JailbreakEval: An Integrated Toolkit for Evaluating Jailbreak Attempts Against Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09321v2
• Date: Tue, 04 Feb 2025 16:04:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:55:56.969148
• Title: JailbreakEval: An Integrated Toolkit for Evaluating Jailbreak Attempts Against Large Language Models
• Title（参考訳）: JailbreakEval: 大規模言語モデルに対するJailbreakの試みを評価する統合ツールキット
• Authors: Delong Ran, Jinyuan Liu, Yichen Gong, Jingyi Zheng, Xinlei He, Tianshuo Cong, Anyu Wang,
• Abstract要約: ジェイルブレイク攻撃は、有害な応答を生成するために大規模言語モデル(LLM)を誘導する。 ジェイルブレイクの評価には合意がない。 JailbreakEvalは、jailbreakの試みを評価するツールキットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.854909839996612
• License:
• Abstract: Jailbreak attacks induce Large Language Models (LLMs) to generate harmful responses, posing severe misuse threats. Though research on jailbreak attacks and defenses is emerging, there is no consensus on evaluating jailbreaks, i.e., the methods to assess the harmfulness of an LLM's response are varied. Each approach has its own set of strengths and weaknesses, impacting their alignment with human values, as well as the time and financial cost. This diversity challenges researchers in choosing suitable evaluation methods and comparing different attacks and defenses. In this paper, we conduct a comprehensive analysis of jailbreak evaluation methodologies, drawing from nearly 90 jailbreak research published between May 2023 and April 2024. Our study introduces a systematic taxonomy of jailbreak evaluators, offering indepth insights into their strengths and weaknesses, along with the current status of their adaptation. To aid further research, we propose JailbreakEval, a toolkit for evaluating jailbreak attempts. JailbreakEval includes various evaluators out-of-the-box, enabling users to obtain results with a single command or customized evaluation workflows. In summary, we regard JailbreakEval to be a catalyst that simplifies the evaluation process in jailbreak research and fosters an inclusive standard for jailbreak evaluation within the community.
• Abstract（参考訳）: ジェイルブレイク攻撃は、大きな言語モデル(LLM)を誘導し、有害な応答を発生させ、深刻な誤用の脅威を引き起こす。 脱獄攻撃や防衛についての研究は進んでいるが、脱獄の評価には合意が得られておらず、すなわち、LSMの反応の有害性を評価する方法がさまざまである。 それぞれのアプローチには独自の長所と短所があり、時間と金銭的コストだけでなく、人的価値との整合性にも影響を与えます。 この多様性は、研究者が適切な評価方法を選択し、異なる攻撃と防御を比較することに挑戦する。 本稿では,2023年5月から2024年4月までに発行された90件近いジェイルブレイク研究から,ジェイルブレイク評価手法の包括的分析を行った。 本研究は,ジェイルブレイク評価者の体系的な分類を導入し,その強みと弱みの深い洞察と適応の現状について紹介する。 さらなる研究を支援するために,ジェイルブレイクの試みを評価するツールキットであるJailbreakEvalを提案する。 JailbreakEvalには、さまざまな評価ツールが含まれており、ユーザーは単一のコマンドまたはカスタマイズされた評価ワークフローで結果を得ることができる。 まとめると、JailbreakEvalは、jailbreak研究における評価プロセスを単純化し、コミュニティ内でのjailbreak評価の包括的標準を育成する触媒であると考えている。

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