論文の概要: WildTeaming at Scale: From In-the-Wild Jailbreaks to (Adversarially) Safer Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18510v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 17:31:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 12:40:34.608371
• Title: WildTeaming at Scale: From In-the-Wild Jailbreaks to (Adversarially) Safer Language Models
• Title（参考訳）: WildTeaming at Scale: 脱獄から(逆)言語モデルまで
• Authors: Liwei Jiang, Kavel Rao, Seungju Han, Allyson Ettinger, Faeze Brahman, Sachin Kumar, Niloofar Mireshghallah, Ximing Lu, Maarten Sap, Yejin Choi, Nouha Dziri,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.34505141027624
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce WildTeaming, an automatic LLM safety red-teaming framework that mines in-the-wild user-chatbot interactions to discover 5.7K unique clusters of novel jailbreak tactics, and then composes multiple tactics for systematic exploration of novel jailbreaks. Compared to prior work that performed red-teaming via recruited human workers, gradient-based optimization, or iterative revision with LLMs, our work investigates jailbreaks from chatbot users who were not specifically instructed to break the system. WildTeaming reveals previously unidentified vulnerabilities of frontier LLMs, resulting in up to 4.6x more diverse and successful adversarial attacks compared to state-of-the-art jailbreak methods. While many datasets exist for jailbreak evaluation, very few open-source datasets exist for jailbreak training, as safety training data has been closed even when model weights are open. With WildTeaming we create WildJailbreak, a large-scale open-source synthetic safety dataset with 262K vanilla (direct request) and adversarial (complex jailbreak) prompt-response pairs. To mitigate exaggerated safety behaviors, WildJailbreak provides two contrastive types of queries: 1) harmful queries (vanilla & adversarial) and 2) benign queries that resemble harmful queries in form but contain no harm. As WildJailbreak considerably upgrades the quality and scale of existing safety resources, it uniquely enables us to examine the scaling effects of data and the interplay of data properties and model capabilities during safety training. Through extensive experiments, we identify the training properties that enable an ideal balance of safety behaviors: appropriate safeguarding without over-refusal, effective handling of vanilla and adversarial queries, and minimal, if any, decrease in general capabilities. All components of WildJailbeak contribute to achieving balanced safety behaviors of models.
• Abstract（参考訳）: このフレームワークは、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し、新しいジェイルブレイクを体系的に探索するための複数の戦術を構成する。 リクルートされた人間労働者によるレッドチーム作業や、勾配に基づく最適化、LLMによる反復的なリビジョンなどと比較して、我々の研究は、システムを壊すように指示されていないチャットボットユーザーのジェイルブレイクを調査した。 WildTeamingは未確認のフロンティアLSMの脆弱性を明らかにし、最先端のジェイルブレイク手法と比較して最大4.6倍の多様性があり、敵の攻撃に成功した。 ジェイルブレイク評価のためのデータセットは数多く存在するが、モデルウェイトがオープンになっても安全トレーニングデータがクローズされているため、ジェイルブレイクトレーニングのためのオープンソースデータセットはほとんど存在しない。 WildTeamingでは、262Kバニラ(ダイレクトリクエスト)と逆(複雑なジェイルブレーク)のプロンプト-レスポンスペアを備えた、大規模なオープンソース合成安全データセットであるWildJailbreakを作成しています。 過大な安全行動を軽減するために、WildJailbreakは2つの対照的なクエリを提供する。 1)有害なクエリ(バニラ・アンド・逆境)及び 2) 有害なクエリに類似しているが害を含まない良質なクエリ。 WildJailbreakは既存の安全リソースの品質とスケールを大幅に改善するので、安全トレーニング中のデータのスケーリング効果とデータプロパティとモデル機能の相互運用について一意的に調べることができます。 広範にわたる実験を通じて,安全行動の理想的なバランスを可能にする訓練特性を同定する: 過度な拒絶を伴わない適切な安全確保,バニラおよび敵クエリの効果的な処理,そしてもしあるならば,一般の能力を最小限に抑える。 WildJailbeakのすべてのコンポーネントは、モデルのバランスのとれた安全行動を達成するのに役立っている。

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