論文の概要: SHIELD: Evaluation and Defense Strategies for Copyright Compliance in LLM Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12975v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 18:00:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 00:28:02.792216
• Title: SHIELD: Evaluation and Defense Strategies for Copyright Compliance in LLM Text Generation
• Title（参考訳）: ShiELD:LLMテキスト生成における著作権コンプライアンスの評価と防御戦略
• Authors: Xiaoze Liu, Ting Sun, Tianyang Xu, Feijie Wu, Cunxiang Wang, Xiaoqian Wang, Jing Gao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLMs) は機械学習を変容させたが、著作権を侵害するテキストを生成する可能性があるため、法的に重大な懸念を提起した。 本稿では,手法の評価,攻撃戦略の検証,著作権テキストの発生防止を目的としたリアルタイム防衛を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.644101178288476
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have transformed machine learning but raised significant legal concerns due to their potential to produce text that infringes on copyrights, resulting in several high-profile lawsuits. The legal landscape is struggling to keep pace with these rapid advancements, with ongoing debates about whether generated text might plagiarize copyrighted materials. Current LLMs may infringe on copyrights or overly restrict non-copyrighted texts, leading to these challenges: (i) the need for a comprehensive evaluation benchmark to assess copyright compliance from multiple aspects; (ii) evaluating robustness against safeguard bypassing attacks; and (iii) developing effective defenses targeted against the generation of copyrighted text. To tackle these challenges, we introduce a curated dataset to evaluate methods, test attack strategies, and propose lightweight, real-time defenses to prevent the generation of copyrighted text, ensuring the safe and lawful use of LLMs. Our experiments demonstrate that current LLMs frequently output copyrighted text, and that jailbreaking attacks can significantly increase the volume of copyrighted output. Our proposed defense mechanisms significantly reduce the volume of copyrighted text generated by LLMs by effectively refusing malicious requests. Code is publicly available at https://github.com/xz-liu/SHIELD
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) は機械学習を変容させたが、著作権を侵害するテキストを生成できる可能性のために、重大な法的懸念を提起し、いくつかの著名な訴訟を引き起こした。 法的な状況は、これらの急速な進歩に追随し、生成したテキストが著作権のある資料を盗用するかどうかに関する議論が続いている。 現在のLLMは著作権を侵害したり、コピーライトされていないテキストを過剰に制限する可能性がある。 一 複数面から著作権の遵守を評価するための総合評価ベンチマークの必要性 二 防犯攻撃の回避に対する堅牢性を評価すること。 三 著作権文書の発生を標的とした効果的な防衛を開発すること。 これらの課題に対処するために、我々は、手法の評価、攻撃戦略のテスト、著作権テキストの発生防止のための軽量でリアルタイムな防御の提案、LLMの安全で合法的な使用を保証するためのキュレートされたデータセットを導入した。 我々の実験は、現在のLLMが頻繁に著作権付きテキストを出力し、ジェイルブレイク攻撃は著作権付きテキストの量を著しく増加させることを示した。 提案する防衛機構は,悪意のある要求を効果的に拒否することにより,LLMが生成する著作権文書の量を大幅に削減する。 コードはhttps://github.com/xz-liu/SHIELDで公開されている。

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