論文の概要: Securing Multi-turn Conversational Language Models Against Distributed Backdoor Triggers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04151v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 20:57:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 15:00:44.296526
• Title: Securing Multi-turn Conversational Language Models Against Distributed Backdoor Triggers
• Title（参考訳）: 分散バックドアトリガーに対するマルチターン会話言語モデルのセキュア化
• Authors: Terry Tong, Jiashu Xu, Qin Liu, Muhao Chen,
• Abstract要約: マルチターン会話型大規模言語モデル(LLM)は、バックドア攻撃に影響を及ぼすデータに対して脆弱である。 LLMは、バックドアのトリガーが複数の発話にまたがる、より有害でステルス的なバックドア攻撃の危険にさらされている。 本稿では,より困難なマルチターン対話設定のための新しい防衛戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.554818890832887
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The security of multi-turn conversational large language models (LLMs) is understudied despite it being one of the most popular LLM utilization. Specifically, LLMs are vulnerable to data poisoning backdoor attacks, where an adversary manipulates the training data to cause the model to output malicious responses to predefined triggers. Specific to the multi-turn dialogue setting, LLMs are at the risk of even more harmful and stealthy backdoor attacks where the backdoor triggers may span across multiple utterances, giving lee-way to context-driven attacks. In this paper, we explore a novel distributed backdoor trigger attack that serves to be an extra tool in an adversary's toolbox that can interface with other single-turn attack strategies in a plug and play manner. Results on two representative defense mechanisms indicate that distributed backdoor triggers are robust against existing defense strategies which are designed for single-turn user-model interactions, motivating us to propose a new defense strategy for the multi-turn dialogue setting that is more challenging. To this end, we also explore a novel contrastive decoding based defense that is able to mitigate the backdoor with a low computational tradeoff.
• Abstract（参考訳）: マルチターン対話型大言語モデル(LLM)のセキュリティは、最も人気のあるLCM利用の1つであるにもかかわらず検討されている。 敵がトレーニングデータを操作し、モデルが事前に定義されたトリガーに対して悪意のある応答を出力させる。 マルチターンの対話設定に特化して、LLMは、バックドアトリガーが複数の発話にまたがる、より有害でステルスなバックドア攻撃の危険性があり、コンテキスト駆動攻撃へのリーウェイを与える。 本稿では,他の単一ターン攻撃戦略をプラグ・アンド・プレイ方式で操作可能な,敵のツールボックスに余分なツールとして機能する分散バックドアトリガー攻撃について検討する。 2つの代表的防御機構の結果、分散バックドアトリガーは、シングルターンのユーザモデルインタラクション用に設計された既存の防衛戦略に対して堅牢であることを示し、より困難なマルチターン対話設定のための新しい防衛戦略を提案する動機となった。 この目的のために、バックドアを低計算トレードオフで緩和できる、対照的なデコードに基づく防御法についても検討する。

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