論文の概要: Jailbreaking as a Reward Misspecification Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14393v2
• Date: Fri, 12 Jul 2024 08:15:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 04:18:12.353962
• Title: Jailbreaking as a Reward Misspecification Problem
• Title（参考訳）: Reward Misspecification 問題としての脱獄
• Authors: Zhihui Xie, Jiahui Gao, Lei Li, Zhenguo Li, Qi Liu, Lingpeng Kong,
• Abstract要約: 本稿では,この脆弱性をアライメントプロセス中に不特定性に対処する新たな視点を提案する。 本稿では,報酬の誤特定の程度を定量化するための指標ReGapを紹介し,有害なバックドアプロンプトを検出する上での有効性とロバスト性を示す。 ReMissは、様々な目標に整列したLDMに対して対向的なプロンプトを生成する自動レッドチームリングシステムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.52431374743998
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The widespread adoption of large language models (LLMs) has raised concerns about their safety and reliability, particularly regarding their vulnerability to adversarial attacks. In this paper, we propose a novel perspective that attributes this vulnerability to reward misspecification during the alignment process. We introduce a metric ReGap to quantify the extent of reward misspecification and demonstrate its effectiveness and robustness in detecting harmful backdoor prompts. Building upon these insights, we present ReMiss, a system for automated red teaming that generates adversarial prompts against various target aligned LLMs. ReMiss achieves state-of-the-art attack success rates on the AdvBench benchmark while preserving the human readability of the generated prompts. Detailed analysis highlights the unique advantages brought by the proposed reward misspecification objective compared to previous methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の普及は、その安全性と信頼性、特に敵の攻撃に対する脆弱性に対する懸念を引き起こしている。 本稿では,この脆弱性をアライメント過程における不特定性に寄与する新たな視点を提案する。 本稿では,報酬の誤特定の程度を定量化するための指標ReGapを紹介し,有害なバックドアプロンプトを検出する上での有効性とロバスト性を示す。 これらの知見に基づいて、様々な目標に整列したLDMに対して対向的なプロンプトを生成する自動レッドチーム作成システムであるReMissを提案する。 ReMissは、生成されたプロンプトの可読性を保ちながら、AdvBenchベンチマークにおける最先端の攻撃成功率を達成する。 詳細な分析は、提案された報酬の不特定目標によってもたらされる独特な利点を以前の方法と比較して強調する。

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