論文の概要: "Not Aligned" is Not "Malicious": Being Careful about Hallucinations of Large Language Models' Jailbreak

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11668v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 15:51:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 14:03:05.470253
• Title: "Not Aligned" is Not "Malicious": Being Careful about Hallucinations of Large Language Models' Jailbreak
• Title（参考訳）: Not Aligned" は "Malicious" ではない - 大規模言語モデルの脱獄の幻覚に注意を払って
• Authors: Lingrui Mei, Shenghua Liu, Yiwei Wang, Baolong Bi, Jiayi Mao, Xueqi Cheng,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の「ジェイルブレイク」は、大きな言語モデル(LLM)の安全性に関する主要な懸念事項である。 BabyBLUE"は、既存のjailbreakベンチマークを強化するための特別なバリデーションフレームワークを導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.03991506580652
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: "Jailbreak" is a major safety concern of Large Language Models (LLMs), which occurs when malicious prompts lead LLMs to produce harmful outputs, raising issues about the reliability and safety of LLMs. Therefore, an effective evaluation of jailbreaks is very crucial to develop its mitigation strategies. However, our research reveals that many jailbreaks identified by current evaluations may actually be hallucinations-erroneous outputs that are mistaken for genuine safety breaches. This finding suggests that some perceived vulnerabilities might not represent actual threats, indicating a need for more precise red teaming benchmarks. To address this problem, we propose the $\textbf{B}$enchmark for reli$\textbf{AB}$ilit$\textbf{Y}$ and jail$\textbf{B}$reak ha$\textbf{L}$l$\textbf{U}$cination $\textbf{E}$valuation (BabyBLUE). BabyBLUE introduces a specialized validation framework including various evaluators to enhance existing jailbreak benchmarks, ensuring outputs are useful malicious instructions. Additionally, BabyBLUE presents a new dataset as an augmentation to the existing red teaming benchmarks, specifically addressing hallucinations in jailbreaks, aiming to evaluate the true potential of jailbroken LLM outputs to cause harm to human society.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)は,LLMに有害な出力を誘導し,LLMの信頼性と安全性に関する問題を提起する。 したがって、脱獄の効果的な評価は、その緩和戦略を開発する上で非常に重要である。 しかし、我々の研究によると、現在評価されている多くのジェイルブレイクは、本当の安全違反と誤認される幻覚と誤認のアウトプットである可能性がある。 この発見は、いくつかの認識された脆弱性が実際の脅威を表現していないことを示唆し、より正確なレッドチームベンチマークの必要性を示している。 この問題に対処するため、belied$\textbf{AB}$ilit$\textbf{Y}$ and jail$\textbf{B}$reak ha$\textbf{L}$l$\textbf{U}$cination $\textbf{E}$valuation (BabyBLUE) に対して $\textbf{B}$enchmark を提案する。 BabyBLUEは、既存のjailbreakベンチマークを強化するためのさまざまな評価ツールを含む、特殊なバリデーションフレームワークを導入し、アウトプットが有用な悪意のある命令であることを保証している。 さらに、BabyBLUEは新しいデータセットを既存のレッドチームベンチマークへの拡張として提示し、特にジェイルブレイクにおける幻覚に対処し、ジェイルブレイクされたLDM出力の真の可能性を評価し、人間の社会に害を与えることを目的としている。

関連論文リスト

• WildTeaming at Scale: From In-the-Wild Jailbreaks to (Adversarially) Safer Language Models [66.34505141027624]
  我々は、WildTeamingを紹介した。これは自動LLM安全リチームフレームワークで、Wild-Chatbotインタラクションをマイニングし、新しいジェイルブレイク戦術の5.7Kのユニークなクラスタを発見する。 WildTeamingは、未確認のフロンティアLSMの脆弱性を明らかにし、最大4.6倍の多様性と敵の攻撃に成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T17:31:22Z)
• JailbreakBench: An Open Robustness Benchmark for Jailbreaking Large Language Models [123.66104233291065]
  ジェイルブレイク攻撃は、大きな言語モデル(LLM)が有害、非倫理的、またはその他の不快なコンテンツを生成する原因となる。 これらの攻撃を評価することは、現在のベンチマークと評価テクニックの収集が適切に対処していない、多くの課題を提示します。 JailbreakBenchは、以下のコンポーネントを備えたオープンソースのベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T02:44:02Z)
• Tastle: Distract Large Language Models for Automatic Jailbreak Attack [9.137714258654842]
  大規模言語モデル(LLM)の自動レッドチーム化のためのブラックボックスジェイルブレイクフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、有効性、スケーラビリティ、転送性において優れている。 また,攻撃に対する既存のジェイルブレイク防御手法の有効性についても検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T11:16:43Z)
• LLMs Can Defend Themselves Against Jailbreaking in a Practical Manner: A Vision Paper [16.078682415975337]
  Jailbreakingは、既成の大規模言語モデル(LLM)に配置された安全アライメントをバイパスする、新たな敵攻撃である。 本稿では,SELFDEFENDと呼ばれる軽量で実用的な防御手法を提案する。 jailbreakプロンプトが最小限の遅延と、通常のユーザプロンプトが無視できる遅延で、既存のjailbreak攻撃を防げます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T05:34:43Z)
• A StrongREJECT for Empty Jailbreaks [74.66228107886751]
  ジェイルブレイクの深刻度を測定するための標準ベンチマークはありません。 我々は、有効なジェイルブレイクと非効果的なジェイルブレイクを区別するStrongREJECTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T18:58:09Z)
• SafeDecoding: Defending against Jailbreak Attacks via Safety-Aware Decoding [35.750885132167504]
  我々は,大規模言語モデル(LLM)の安全性を意識したデコーディング戦略であるSafeDecodingを導入し,ユーザクエリに対する有用かつ無害な応答を生成する。 この結果から,SafeDecodingは,ユーザクエリに対する応答の利便性を損なうことなく,攻撃成功率やジェイルブレイク攻撃の有害性を著しく低下させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T06:54:31Z)
• Comprehensive Assessment of Jailbreak Attacks Against LLMs [28.58973312098698]
  4つのカテゴリから13の最先端ジェイルブレイク法,16の違反カテゴリから160の質問,6つの人気のあるLDMについて検討した。 実験の結果, 最適化されたジェイルブレイクは高い攻撃成功率を確実に達成することが示された。 攻撃性能と効率のトレードオフについて論じるとともに、脱獄プロンプトの転送性は依然として維持可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T13:42:50Z)
• A Wolf in Sheep's Clothing: Generalized Nested Jailbreak Prompts can Fool Large Language Models Easily [51.63085197162279]
  大きな言語モデル(LLM)は有用で安全な応答を提供するように設計されている。 ジェイルブレイク」と呼ばれる 敵のプロンプトは 保護を回避できる 有効なジェイルブレイクプロンプトを生成するためにLLM自体を活用する自動フレームワークであるReNeLLMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T16:02:16Z)
• Jailbreaking Black Box Large Language Models in Twenty Queries [97.29563503097995]
  大規模言語モデル(LLM)は、敵のジェイルブレイクに対して脆弱である。 LLMへのブラックボックスアクセスのみのセマンティックジェイルブレイクを生成するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T15:38:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。