論文の概要: Virtual Context: Enhancing Jailbreak Attacks with Special Token Injection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19845v1
- Date: Fri, 28 Jun 2024 11:35:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 17:00:05.717580
- Title: Virtual Context: Enhancing Jailbreak Attacks with Special Token Injection
- Title(参考訳): 仮想コンテキスト:特殊トークン注入による脱獄攻撃の強化
- Authors: Yuqi Zhou, Lin Lu, Hanchi Sun, Pan Zhou, Lichao Sun,
- Abstract要約: 本稿では、以前LLMセキュリティで見過ごされていた特別なトークンを活用して、ジェイルブレイク攻撃を改善する仮想コンテキストを提案する。
総合的な評価によると、仮想コンテキストによるジェイルブレイク攻撃は、4つの広く使われているジェイルブレイク手法の成功率を約40%向上させることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 54.05862550647966
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Jailbreak attacks on large language models (LLMs) involve inducing these models to generate harmful content that violates ethics or laws, posing a significant threat to LLM security. Current jailbreak attacks face two main challenges: low success rates due to defensive measures and high resource requirements for crafting specific prompts. This paper introduces Virtual Context, which leverages special tokens, previously overlooked in LLM security, to improve jailbreak attacks. Virtual Context addresses these challenges by significantly increasing the success rates of existing jailbreak methods and requiring minimal background knowledge about the target model, thus enhancing effectiveness in black-box settings without additional overhead. Comprehensive evaluations show that Virtual Context-assisted jailbreak attacks can improve the success rates of four widely used jailbreak methods by approximately 40% across various LLMs. Additionally, applying Virtual Context to original malicious behaviors still achieves a notable jailbreak effect. In summary, our research highlights the potential of special tokens in jailbreak attacks and recommends including this threat in red-teaming testing to comprehensively enhance LLM security.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)に対するジェイルブレイク攻撃は、倫理や法律に違反した有害なコンテンツを生成するためにこれらのモデルを誘導し、LLMのセキュリティに重大な脅威をもたらす。
現在のジェイルブレイク攻撃は、防御策による成功率の低下と、特定のプロンプトを作るための高いリソース要求の2つの主な課題に直面している。
本稿では、以前LLMセキュリティで見過ごされていた特別なトークンを活用して、ジェイルブレイク攻撃を改善する仮想コンテキストを提案する。
Virtual Contextは、既存のjailbreakメソッドの成功率を大幅に増加させ、ターゲットモデルに関するバックグラウンド知識を最小限にすることでこれらの課題に対処する。
総合的な評価では、仮想コンテキスト支援のジェイルブレイク攻撃は、様々なLLMで広く使われている4つのジェイルブレイク手法の成功率を約40%向上させることができる。
さらに、オリジナルの悪意のある振る舞いにVirtual Contextを適用することで、目立ったジェイルブレイク効果がもたらされる。
まとめると、我々の研究はジェイルブレイク攻撃における特別なトークンの可能性を強調し、LLMのセキュリティを包括的に強化するリピートテストにおけるこの脅威を含むことを推奨している。
関連論文リスト
- xJailbreak: Representation Space Guided Reinforcement Learning for Interpretable LLM Jailbreaking [32.89084809038529]
ブラックボックス・ジェイルブレイク(Black-box jailbreak)は、大規模な言語モデルの安全メカニズムをバイパスする攻撃である。
強化学習(RL)を利用した新しいブラックボックスジェイルブレイク手法を提案する。
我々は,より厳密で総合的なジェイルブレイク成功評価を提供するために,キーワード,意図マッチング,回答バリデーションを取り入れた総合的ジェイルブレイク評価フレームワークを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-28T06:07:58Z) - Layer-Level Self-Exposure and Patch: Affirmative Token Mitigation for Jailbreak Attack Defense [55.77152277982117]
私たちは、jailbreak攻撃から防御するために設計された方法であるLayer-AdvPatcherを紹介します。
私たちは、自己拡張データセットを通じて、大規模言語モデル内の特定のレイヤにパッチを適用するために、未学習の戦略を使用します。
我々の枠組みは、脱獄攻撃の有害性と攻撃の成功率を減らす。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-05T19:06:03Z) - Immune: Improving Safety Against Jailbreaks in Multi-modal LLMs via Inference-Time Alignment [97.38766396447369]
訓練時安全アライメントにもかかわらず、MLLMは脱獄攻撃に弱いままである。
我々は、安全な報酬モデルを利用してジェイルブレイク攻撃を防御する推論時防衛フレームワークImmuneを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-27T19:00:10Z) - SQL Injection Jailbreak: A Structural Disaster of Large Language Models [71.55108680517422]
LLMの外部特性をターゲットとした新しいジェイルブレイク手法を提案する。
ユーザプロンプトにジェイルブレイク情報を注入することで、SIJは有害なコンテンツを出力するモデルをうまく誘導する。
本稿では,SIJに対抗するために,セルフリマインダーキーと呼ばれる単純な防御手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-03T13:36:34Z) - IDEATOR: Jailbreaking Large Vision-Language Models Using Themselves [67.30731020715496]
ブラックボックスのジェイルブレイク攻撃に対して,悪意のある画像テキストペアを自動生成する新しいジェイルブレイク手法 IDEATOR を提案する。
IDEATORはVLMを使用して、ターゲットとなるJailbreakテキストを作成し、最先端の拡散モデルによって生成されたJailbreakイメージと組み合わせる。
平均5.34クエリでMiniGPT-4をジェイルブレイクし、LLaVA、InstructBLIP、Meta's Chameleonに転送すると82%、88%、75%という高い成功率を達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-29T07:15:56Z) - EnJa: Ensemble Jailbreak on Large Language Models [69.13666224876408]
大きな言語モデル(LLM)は、安全クリティカルなアプリケーションにますますデプロイされている。
LLMは、悪質なプロンプトを慎重に作り、ポリシーに違反するコンテンツを生成することで、まだジェイルブレイクされる可能性がある。
本稿では,プロンプトレベルのジェイルブレイクを用いて有害な命令を隠蔽し,グラデーションベースの攻撃で攻撃成功率を高め,テンプレートベースのコネクタを介して2種類のジェイルブレイク攻撃を接続する新しいEnJa攻撃を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-07T07:46:08Z) - RedAgent: Red Teaming Large Language Models with Context-aware Autonomous Language Agent [24.487441771427434]
我々は,コンテキスト認識型ジェイルブレイクプロンプトを生成するためのマルチエージェントLLMシステムRedAgentを提案する。
我々のシステムは、ほとんどのブラックボックスLSMをたった5つのクエリでジェイルブレイクすることができ、既存のレッドチーム方式の効率を2倍に向上させることができる。
すべての問題を報告し、バグ修正のためにOpenAIとMetaと通信しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-23T17:34:36Z) - 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)
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。