論文の概要: SafeAligner: Safety Alignment against Jailbreak Attacks via Response Disparity Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18118v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 07:15:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 14:28:34.617442
• Title: SafeAligner: Safety Alignment against Jailbreak Attacks via Response Disparity Guidance
• Title（参考訳）: SafeAligner: 応答格差誘導による脱獄攻撃に対する安全アライメント
• Authors: Caishuang Huang, Wanxu Zhao, Rui Zheng, Huijie Lv, Shihan Dou, Sixian Li, Xiao Wang, Enyu Zhou, Junjie Ye, Yuming Yang, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang,
• Abstract要約: SafeAlignerは、ジェイルブレイク攻撃に対する防御を強化するためのデコード段階で実装された方法論である。 安全性を高めるために訓練されたセンチネルモデルと、よりリスクの高い応答を生成するように設計されたイントルーダモデルである。 SafeAlignerは有害なトークンの発生を低減しつつ、有益トークンの可能性を高めることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.80398992974831
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the development of large language models (LLMs) rapidly advances, securing these models effectively without compromising their utility has become a pivotal area of research. However, current defense strategies against jailbreak attacks (i.e., efforts to bypass security protocols) often suffer from limited adaptability, restricted general capability, and high cost. To address these challenges, we introduce SafeAligner, a methodology implemented at the decoding stage to fortify defenses against jailbreak attacks. We begin by developing two specialized models: the Sentinel Model, which is trained to foster safety, and the Intruder Model, designed to generate riskier responses. SafeAligner leverages the disparity in security levels between the responses from these models to differentiate between harmful and beneficial tokens, effectively guiding the safety alignment by altering the output token distribution of the target model. Extensive experiments show that SafeAligner can increase the likelihood of beneficial tokens, while reducing the occurrence of harmful ones, thereby ensuring secure alignment with minimal loss to generality.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の開発が急速に進展するにつれて、これらのモデルを実用性を損なうことなく効果的に確保することが重要な研究領域となっている。 しかし、現在のジェイルブレイク攻撃に対する防衛戦略(すなわち、セキュリティプロトコルをバイパスする努力)は、適応性、汎用能力の制限、高コストに悩まされることが多い。 これらの課題に対処するため,脱コード段階で実装されたjailbreak攻撃に対する防御強化手法であるSafeAlignerを紹介した。 まず、安全性を高めるために訓練されたSentinel Modelと、よりリスクの高い応答を生成するために設計されたIntruder Modelの2つの特殊なモデルを開発する。 SafeAlignerは、これらのモデルからの応答間のセキュリティレベルの格差を利用して、有害トークンと有益なトークンを区別し、ターゲットモデルの出力トークン分布を変更して、安全アライメントを効果的に導く。 大規模な実験により、SafeAlignerは有益トークンの可能性を増大させ、有害トークンの発生を減少させ、一般性への損失を最小限に抑えることが示されている。

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