論文の概要: Uncertainty is Fragile: Manipulating Uncertainty in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11282v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 23:41:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 19:02:01.219935
• Title: Uncertainty is Fragile: Manipulating Uncertainty in Large Language Models
• Title（参考訳）: 不確実性:大規模言語モデルにおける不確実性を操作する
• Authors: Qingcheng Zeng, Mingyu Jin, Qinkai Yu, Zhenting Wang, Wenyue Hua, Zihao Zhou, Guangyan Sun, Yanda Meng, Shiqing Ma, Qifan Wang, Felix Juefei-Xu, Kaize Ding, Fan Yang, Ruixiang Tang, Yongfeng Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、出力の信頼性が不可欠である様々な高い領域で採用されている。 本研究では,不確実性推定の脆弱性を調査し,攻撃の可能性を探る。 攻撃者がLSMにバックドアを埋め込むことができ、入力中の特定のトリガーによって起動されると、最終的な出力に影響を与えることなくモデルの不確実性を操作できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.76293901420146
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are employed across various high-stakes domains, where the reliability of their outputs is crucial. One commonly used method to assess the reliability of LLMs' responses is uncertainty estimation, which gauges the likelihood of their answers being correct. While many studies focus on improving the accuracy of uncertainty estimations for LLMs, our research investigates the fragility of uncertainty estimation and explores potential attacks. We demonstrate that an attacker can embed a backdoor in LLMs, which, when activated by a specific trigger in the input, manipulates the model's uncertainty without affecting the final output. Specifically, the proposed backdoor attack method can alter an LLM's output probability distribution, causing the probability distribution to converge towards an attacker-predefined distribution while ensuring that the top-1 prediction remains unchanged. Our experimental results demonstrate that this attack effectively undermines the model's self-evaluation reliability in multiple-choice questions. For instance, we achieved a 100 attack success rate (ASR) across three different triggering strategies in four models. Further, we investigate whether this manipulation generalizes across different prompts and domains. This work highlights a significant threat to the reliability of LLMs and underscores the need for future defenses against such attacks. The code is available at https://github.com/qcznlp/uncertainty_attack.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、出力の信頼性が不可欠である様々な高い領域で採用されている。 LLMの応答の信頼性を評価する方法として、不確実性推定(英語版)がある。 LLMにおける不確実性推定の精度向上に焦点が当てられているが、本研究では不確実性推定の脆弱性を調査し、攻撃の可能性を探る。 攻撃者がLSMにバックドアを埋め込むことができ、入力中の特定のトリガーによって起動されると、最終的な出力に影響を与えることなくモデルの不確実性を操作できることを示す。 具体的には,提案手法は,LLMの出力確率分布を変化させることができ,その確率分布を攻撃者が予め定義した分布に収束させ,トップ1の予測が変化しないことを保証する。 実験の結果,この攻撃は,複数項目の質問において,モデルの自己評価信頼性を効果的に損なうことが示された。 例えば、攻撃成功率(ASR)は4つのモデルで3つの異なるトリガー戦略で達成しました。 さらに、この操作が異なるプロンプトやドメインにまたがって一般化するかどうかについても検討する。 この研究は、LSMの信頼性に対する重大な脅威を強調し、そのような攻撃に対する将来の防衛の必要性を浮き彫りにしている。 コードはhttps://github.com/qcznlp/uncertainty_ attackで公開されている。

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