論文の概要: Counterfactual Explainable Incremental Prompt Attack Analysis on Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09292v2
• Date: Wed, 17 Jul 2024 16:23:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 12:15:36.794310
• Title: Counterfactual Explainable Incremental Prompt Attack Analysis on Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける非現実的説明可能なインクリメンタル・プロンプト・アタック解析
• Authors: Dong Shu, Mingyu Jin, Tianle Chen, Chong Zhang, Yongfeng Zhang,
• Abstract要約: 本研究は,大規模言語モデル(LLM)における安全性とプライバシ対策の推進的必要性に光を当てるものである。 本稿では,攻撃効果を定量的に測定するために,特定の方法でプロンプトを誘導する新しい手法であるCEIPAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.03992137755351
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study sheds light on the imperative need to bolster safety and privacy measures in large language models (LLMs), such as GPT-4 and LLaMA-2, by identifying and mitigating their vulnerabilities through explainable analysis of prompt attacks. We propose Counterfactual Explainable Incremental Prompt Attack (CEIPA), a novel technique where we guide prompts in a specific manner to quantitatively measure attack effectiveness and explore the embedded defense mechanisms in these models. Our approach is distinctive for its capacity to elucidate the reasons behind the generation of harmful responses by LLMs through an incremental counterfactual methodology. By organizing the prompt modification process into four incremental levels: (word, sentence, character, and a combination of character and word) we facilitate a thorough examination of the susceptibilities inherent to LLMs. The findings from our study not only provide counterfactual explanation insight but also demonstrate that our framework significantly enhances the effectiveness of attack prompts.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, GPT-4 や LLaMA-2 などの大規模言語モデル (LLMs) における安全性とプライバシ対策を, 即時攻撃を説明可能な解析によって識別・緩和することにより, 安全性とプライバシ対策の推進の必要性を浮き彫りにしている。 本稿では,攻撃効果を定量的に測定し,それらのモデルに埋め込まれた防御機構を探索するために,特定の方法でプロンプトを誘導する新しい手法であるCEIPAを提案する。 本手法は,LSMによる有害反応の発生の背景にある要因を,段階的な対策手法によって解明する能力に特有である。 素早い修正プロセスを4つの段階(単語、文、文字、文字と単語の組み合わせ)にまとめることで、LLM固有の感受性の徹底的な検証を容易にする。 本研究から得られた知見は,反実的説明の洞察を提供するだけでなく,我々の枠組みが攻撃プロンプトの有効性を著しく向上させることを示すものである。

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