論文の概要: Continuous Embedding Attacks via Clipped Inputs in Jailbreaking Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13796v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 20:53:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 21:39:27.374551
• Title: Continuous Embedding Attacks via Clipped Inputs in Jailbreaking Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのジェイルブレークにおけるクラップ入力による連続埋め込み攻撃
• Authors: Zihao Xu, Yi Liu, Gelei Deng, Kailong Wang, Yuekang Li, Ling Shi, Stjepan Picek,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)に対するセキュリティ上の懸念は最近エスカレートされ、個別のプロンプトにおけるジェイルブレイクの試みを阻止することに焦点が当てられている。 本研究では,LSM入力に対する直接攻撃を行うための新しいチャネルを提案する。 この対策として,CLIPというシンプルで効果的な戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.711954415373125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Security concerns for large language models (LLMs) have recently escalated, focusing on thwarting jailbreaking attempts in discrete prompts. However, the exploration of jailbreak vulnerabilities arising from continuous embeddings has been limited, as prior approaches primarily involved appending discrete or continuous suffixes to inputs. Our study presents a novel channel for conducting direct attacks on LLM inputs, eliminating the need for suffix addition or specific questions provided that the desired output is predefined. We additionally observe that extensive iterations often lead to overfitting, characterized by repetition in the output. To counteract this, we propose a simple yet effective strategy named CLIP. Our experiments show that for an input length of 40 at iteration 1000, applying CLIP improves the ASR from 62% to 83%
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)に対するセキュリティ上の懸念は最近エスカレートされ、個別のプロンプトでジェイルブレイクの試みを阻止することに焦点が当てられている。 しかしながら、連続的な埋め込みから生じるジェイルブレイクの脆弱性の探索は制限されており、以前のアプローチは主に個別または連続的な接尾辞を入力に追加するものだった。 本研究は,所望の出力が予め定義されている場合の補足の追加や特定の質問の必要をなくし,LSM入力に対して直接攻撃を行うための新しいチャネルを提案する。 さらに、大規模なイテレーションは、出力の繰り返しによって特徴づけられる過度な適合につながることが多いことも観察します。 これに対抗するために,CLIP というシンプルで効果的な戦略を提案する。 実験の結果,繰り返し1000回に40回入力した場合,CLIPを適用するとASRは62%から83%に改善することがわかった。

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